其实数据分析工具有很多种，不同类型的用户也有自己适合的选择。我们把Python数据分析分解成两点:第一，要学习Python的基本用法；第二，要学习Python的数据分析库(假设你对数据分析有基本的了解，只是不知道用Python怎么做)。
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。
数据分析（数据挖掘）有什么用？
数据分析和数据挖掘在本质上是有一定区别的数据分析：是指运用合适的统计分析方法对采集来的规模巨大的数据进行分析，是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程；数据挖掘：是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。我们可以简单的理解为，一个是从广度上对数据的处理过程，一个是从深度上对数据的处理过程。
数据分析和数据挖掘两者是相辅相成的一个可以通过大量数据的整理和解读来对企业的现状进行分析，并通过数据来反映目前企业管理的问题，并可将相应的问题原因进行深入追踪，最后确认相关的责任人，保证了数据的可追溯性，来辅助企业的整体管理和运营；而数据挖掘通过对企业隐藏价值数据的深耕，可以对企业未来发展导向，做出预判，为企业高层提供相应的参考支持；一个企业想要发展的更好，处理好当下企业发展中的问题是必要的，着眼于未来企业的发展是重要的，而数据分析和数据挖掘在企业中的实际运用，可以更好的支撑企业的运营管理，提供决策分析，帮助企业走的更高、更远。
有哪些能够提升数据分析思路的书？
整理一下目前接触过的有助于提升数据分析思路的书。这些书阅读门槛比较低，不需要非常专业或高深的数学理论，而且和业务问题挂钩，大概能反映实际工作中的分析流程。1、《如何用数据解决实际问题》点评：以“汽车销售下降”这个问题的分析案例贯穿全书，讲讲数据分析每个步骤需要注意的事项，对于初阶和中阶的数据分析从业者都有较好的指导意义。
2、《统计数字会说谎》点评：借鉴此书的思路不仅可以看数据分析报告里有没有“骚操作”，也可以用来鉴别假新闻或者谣言。3、《赤裸裸的统计学》点评：一部分的内容和《统计数字会说谎》差不多，还有一部分内容更偏统计学知识，阅读难度不高4、《精益数据分析》点评：这本书的要点是理解不同业务模式的流程，以及选择合适的指标来评估业务5、《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》点评：本书提供了诸多商业分析案例，每个案例的分析思路均按照CRISP-DM流程来分步讲解，非常值得学习6、《硅谷增长黑客实战笔记》曲卉点评：在业务背景下，数据分析需要怎么去辅助产品运营活动，怎么去建立指标体系，怎么去评估活动的效果；7、《活用数据：驱动业务的数据分析实战》陈哲点评：这本书主要内容是怎么用数据分析辅助决策，e.g. 调查问卷设计、用户偏好分析、品牌建设分析、定价、规模预测、渠道评估等；8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》黄成明点评：以零售下的业务场景，看”人货场“的分析，零售是典型的业务，其中的分析方法、思路也可以用到其他业务场景9、《Python数据分析与数据化运营 》宋天龙点评：这本书的理论和实操都很不错，内容涉及的都是高频的数据分析问题，书的价格也不贵，就内容和性价比而言，可以秒杀市面上大部分数据分析的视频课了10、《数据化决策》点评：中译本是原书第2版，最新是第3版，书关注的主题就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以选择相应的方法或指标来衡量的，不过，量化的目的并不是计算出精准的数字，而是减少不确定性或优化问题；11、《解决问题的三大思考工具》点评：这本书基本和数据分析没多大关系，主要内容是涉及到逻辑思考、横向思考、批判思考这3种思考方式，并提供了每种思考方式下细分的思考框架。
有哪些关于python数据分析方面比较好的书？
基于我丰厚的收藏，我来回答这个问题再合适不过了。我们把Python数据分析拆解为两点：第一，我们要学会Python的基本使用；第二，我们要学会Python的数据分析库（假设你已经有了数据分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成数据分析工作）。因此，我们针对两个目的，分别列出一些书目。Python的使用《Python编程：从入门到实践》：抛弃那些大部头吧，我们不是Python后端工程师，不是Python前段工程师，也不是Python全栈开发者，我们暂时不需要掌握那么多乱七八糟的功能。
对于新手来说，二八法则永远适用，我们只需要掌握百分之二十的功能，就足以应对绝大多数的工作了。《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》：同上，两部都是比较好的入门书，可以帮助我们简单、快速地上手。《Python3 Cookbook》：这本书可以帮助你更加深入地探索Python3，里边有各种各样翔实的案例，假如你的目的只是学会使用Python做数据分析，这本书完全可以保证你在Python3的使用上没有短板。
关于数据分析《利用Python进行数据分析》第二版：这本书是Python数据分析领域圣经一般的书籍，作者是强大的数据分析库Pandas的作者，他在书中讲解了numpy、pandas、matplotlib等库，作为入门书再好不过了。更重要的是，这本书由浅入深，可以开启我们使用Python进行数据分析的大门。
《Python数据分析》第二版：异步社区有中文第二版，里边更加深入地探讨了如何使用Python进行数据分析工作，包括了对统计学、线性代数、可视化、时间序列、数据库、自然语言处理、机器学习等方面的内容，这本书可以帮助我们更进一步关于数据挖掘《数据科学入门》：从零开始踏入数据科学的大门，搭建属于自己的数据分析、数据挖掘工具。
它能帮助我们更加深入地理解数据分析和数据挖掘的过程。《Python数据科学手册》：强烈推荐，这部分由浅入深，详细讲解了数据分析、数据挖掘、机器学习的流程。《机器学习实战》：经典书，但是使用的是Python2，年头也比较久了，也是从零搭建机器学习的模型，对于我们深入理解机器学习的过程有很好的帮助。关于数据可视化《Python数据可视化编程实战》第二版：很详细的书。
Python数据可视化的Matplotlib实践:一本优秀的matplotlib入门书籍，非常适合初学者学习。因为Python发展的如火如荼，所以和Python数据分析相关的书籍也很多。我们可以认真读几本书，基本掌握大部分数据科学流程。下面是我收藏的一些书。有兴趣的可以自己搜索一下。网上有正版书卖。比如图灵社区、异步社区、华章数媒、博文视点等。都有高质量的IT书籍出售，包括纸质版和电子版。
