做数据分析，Excel、R语言、Python...到底哪个才是最合适的
“数据分析”爆了，近些年随着大数据产业的快速发展，场景化业务需求越来越重要了，作为能使得大数据价值化的重要手段工具的数据分析师，也成为了行业“香饽饽”。
数据分析为什么如此重要，是因为它能带给企业价值。未来商业世界里，任何一家公司，都应该拥有驾驭数据的能力，要学会精细化运营来提升业绩，利用数据驱动来对业务增长负责。
01数据分析每天急需10000+人才
据数据统计，北京地区每天需要大概10000+数据分析人才，需求大，人才少！ 所以这就决定了数据人才在市场上拥有令人眼红的薪资水平！一年工作经验的数据分析师，月薪大致都能在20K以上。
一位字节跳动的资深HR朋友表示：
相较而言，我们更愿意招收那些非科班出身，但数据思维和分析能力非常扎实的候选人。
因为相比之下，他们更擅长用直观、生动、立体的数据语言，将数据分析结果呈现给企业决策层和管理层。
02数据分析工具越来越重要
要想成为优秀的数据分析师，甚至是数据科学家，数据分析工具是必不可少的基本技能。如果你会使用Python、SQL、Tableau等数据分析工具，可以大大降低数据收集和多维度分析的难度，轻松解决商业难题。
比如，领导交给你一项数据统计信息，你用Excel透视，可能仅仅用函数公式得到一两个数据结论，但是你用Python，仅仅只需要几行代码，所以，选择合适的数据分析工具尤为重要。
下图是用Python，爬出的全国市委书记女性市委书记的数量。
除此之外，各行各业使用数据分析工具都可以解决使大佬头疼不已的问题。
金融行业：基金数据、股票行情、公司报表，一行Python轻松抓取数据，完成动态分析和自动更新数据，同事看了，感动到哭。
财务工作：用Python几行代码就能抓取PDF财报文件上的数据，进行简单数据汇总及统计，领导看了拍手叫好。
零售行业：用Tableau一秒拉出一仪表盘，既美观又方便，能进行十几万的供应商数据采集和管理。老板看了都喜欢。
03没数据能力，职业发展寸步难行
根据市场的需求发展趋势，而且未来几年数据分析师的热度将会持续上升！互联网公司的产品研发、运营决策，更是直接进入"Talk is cheap, show your data"的模式。
小到能够说服老板获取业务资源，大到能够帮助企业做出正确的商业决策，出色的数据分析能力，是你必备的职场利器。
在人才济济的今天，想进大厂不仅要会综合运用各种数据处理、可视化工具，如Python、SQL、Tableau等，更需要有强大的数据思维，能拆解业务发展问题、指导业务增长方向。
所以说：没有数据能力，职场发展可以说是寸步难行，更不要说进大厂、拿高薪了。
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Python在数据分析中的具体应用？
怎么拆解XX业务，获得指标体系？
发现获客环节的新用户数减少，你会如何分析？
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