style="text-indent:2em;">今天给各位分享EXCEL“工具”菜单下没有“数据分析”选项，该怎么添加的知识，其中也会对电脑数据分析怎么弄好看进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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零基础可以学习数据分析吗
零基础如何入门数据分析师？
大数据时代，数据为王。用数据做分析，给公司决策提供指导性意见，是众多公司在这个精细化运营，降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前，我国共计1400万数据分析人才缺口，市场规模预计将在2025年达到2000亿！数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广。
那么数据分析零基础应该怎么学呢？下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面，带大家充分了解数据分析这一行业。
1、数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、数据分析要学什么？
(1)Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2)Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3)Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4)BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5)数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/Btest等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6)机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
3、数据分析的职业发展规划？
一般来讲，数据分析有两条发挥路线，一条是管理路线，一条是技术路线。往管理端发展，比如初级数据分析师，到数据运营，到数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能，需要撰写市场分析报告。这条路看似技术掌握不用太深，但是对业务的理解要极深。而精深的业务理解需要时间和深度的业务钻研精神。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友，比较适合这条非技术的职业发展之路。
而向技术方向发展，则目标会非常明确。一是深入往数据挖掘方向发展，学习深度神经网络，NLP等前沿算法。二是深入数据分析开发，把大数据组件hadoop，spark等等大数据组件学好学精。这是一条技术类的发展方向，要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
实际上，无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字：钻研。当然听到这里，我们也需要重重地阐述一下：入门初级数据分析是不难的。而后半段，要成为一个优秀的数据分析师是难的，是需要刻苦钻研精神的。
如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。
哪款大数据分析软件比较好
1、spss
是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。
2、tabelau
程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。
3、SAS
是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。
4、PythonPandas
正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
5、Paxata
Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MSExcel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。
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EXCEL“工具”菜单下没有“数据分析”选项，该怎么添加
分析工具库是在安装MicrosoftOffice或Excel后可用的MicrosoftOfficeExcel加载项（加载项：为MicrosoftOffice提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。但是，要在Excel中使用它，您需要先进行加载。具体操作步骤如下：
单击“MicrosoftOffice按钮”，然后单击“Excel选项”。
单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel加载宏”，单击“转到”。
在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。
加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。
数据分析有哪些工具
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。
我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：
1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。
2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。
所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字
DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。
上图先，先看些基本图
各种数据分析好后，可以做成组合图册：
重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。
如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。但不适合我，所以我这里就不进行推荐了。
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