对商业分析师的职业生涯产生了巨大的影响。如今的商业分析师需要了解如何存储和分析数据，具备以视觉上引人注目的方式呈现数据的技能，并使用分析来预测和提出建议。
在这篇博文中，我们将分享一些业务分析师经常使用的工具。我们将从几种最常见的编程语言开始：SQL、Python 和 Java。然后，我们将介绍数据可视化工具 Tableau 和统计软件平台 SPSS。让我们从业务分析不可或缺的编程语言开始。
SQL代表结构化查询语言
SQL 是开源的，被认为是标准编程语言。精通 SQL 的业务分析师将准备好查询数据库以获取所需的信息。
业务分析师使用 SQL来存储、管理和检索
系数据库中的数据。SQL 还可用于编辑和更新此类数 泰国数据 据库中的信息联合创始人兼首席技术官 Dave Simmen 表示，SQL 熟练程度对于未来的分析至关重要：
“分析的下一个发展阶段预示着，单一数据库将不再是支持广泛分析的解决方案，因为数据将存储在数据湖和一系列其他数据库中。查询数据湖和其他数据库都需要 SQL 分析。我们将看到这种新的分解堆栈成为使用基于 SQL 的技术进行分析的主导标准……”
随着我们手头上的数据和数据库的数量不断呈指数级增长，掌握 SQL 的业务分析师将更有能力获得成功。
虽然 SQL 通常用于检索和提取数据
但 Python 的高级编程语言可用于许多目的和应用程序。Python拥有超过 200,000 个包，可以自行进行大量分析，还可以与第三方包集成以进行机器学习和数据可视化。
业务分析师使用 Python来预处理、分析和 电子邮件捕获要点：成功的最佳实践和工具 可视化数据。《Towards Data Science》强调了学习 Python 对有抱负的业务分析师来说是一笔巨大财富的三个原因：
- 自动化和可复制性：Python 重复执行任务，以便人类不必重复执行，包括重复分析、互联网数据收集和解决文本数据错误。
- 处理大数据：一旦数据集超过一百万行，Excel 就无法再容纳它。业务分析师可以使用 Python 分析和解释大型数据集中的信息，并创建该信息的可视化效果，例如图表或图形。
- 高级建模：使用 Python，业务分析师可以使用计量经济学模型进行价格预测，采用聚类算法进行市场细分，使用基于树的算法对产品进行分类，并估计产品的价格弹性。
懂得使用 Python 的业务分析师将显著提高其分析、可视化和向他人解释数据的能力。他们的工作效率可能会更高，而且不容易出错。
Java 是最流行的编程语言和开发平台
作为面向对象的跨平台（即，它是围绕数据或对象而不是函数和逻辑构建的），Java 是一种通用语言。
以下仅列举了Java在商业环境中大数据管理的两个应用。
Hadoop 是一个开源框架，用于存 版权归 手机号码 储和处理用 Java 编写的大型数据集。Hadoop 具有高度可扩展、快速和分布式的特点，它使用 Java 提供用作业务分析工具的软件。Hadoop 的一些功能包括：
- 快速数据处理
- 容错
- 易于使用
- 数据局部性
Hadoop 可以与处理大数据的其他分析工具一起使用，其中包括：
- 阿帕奇蜂巢
- 映射Reduce
- HBase
- Tableau
阿帕奇火花
Apache Spark™ 在开源分布式系统中处理大数据工作负载。它用 Java 编写，是大数据计算领域的一颗新星。Project Pro 将 Spark 称为“实时分析的瑞士军刀”。借助 Spark，业务分析师可以：
- 获得洞察力，使他们能够就信用风险潜力和客户满意度等重大业务问题做出决策。
- 在几分钟内处理数千万条记录以识别潜在的合作伙伴、供应商或客户。
- 帮助组织节省成本，例如医疗保健机构。业务分析可以使用 Spark 识别需要家庭保健服务的患者，以降低再入院风险和更高的医院费用。
现在，让我们继续讨论数据可视化工具 – Tableau 和 SPSS。
Tableau 平台是一个重要的业务分析工
可帮助人们可视化和理解数据。Tableau 的特点是将数据转化为可操作的见解，它是一个直观、强大的平台，业务分析师可使用它来可视化数据、提取有意义的见解并为业务决策提供信息。