所以在工具的选择上，其实个人还是推荐大家使用saas版的在线工具类，学习难度小，花费的时间成本低，就比如拿袋鼠云的数据可视化EasyV这个工具来说「以下纯属个人的免费试用体验」：免费试用链接也可以分享给大家?，可以自己体验看看效果如何：免费试用撮这里???https://easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV它是一款数据可视化应用平台，使用者可以通过EasyV来更高效的实现数据可视化场景，而且它产品内有丰富的模版可以满足85%的真实的可视化场景需求，包括还有一些海量的自定义组件，样式精美，通过简单的“拖拉拽”动作即可根据自己需求来替换模板的单个组件 。
除此之外还有很炫酷的3D地图还原了真实的世界，这个EasyV产品还涉及了动态面板以及交互功能，让静态的大屏可以根据自己的创意灵动起来 。我们可以自己设置手机终端远程操作大屏，让汇报、讲解变得十分轻松 。从袋鼠云官网扒下来的官方介绍：?EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV产品优势：EasyV内置丰富的场景模板，用户可依据模板进行项目交付、用户限制宽松、EasyV性价比更高产品特点：纯界面化操作、丰富的组件模板、多形态交互、多数据源支持、轻量易部署、自定义组件开发当然国内还有很多其他优秀的数据可视化工具?，我之前都一一试用体验过也写过一篇总结性的文章，大家有兴趣的话也可以去看看?2020年最好用的十大数据可视化平台，你值得拥有 最后想给大家分享一句话要想入行某一个行业，必须要学会行业的专业基本技能，这样你才有自己的核心竞争力，在职场上所向披靡 。
零基础可以学大数据分析师吗？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题 。首先，大数据分析技术是可以从零基础开始学起的，但是需要一个系统的学习过程 。大数据分析的学习过程可以按照以下几个步骤进行规划：第一：数学及统计学基础 。大数据分析目前有两种主要的分析手段，一种是采用机器学习方式，另一种是采用统计学方式，不论采用那种方式都需要掌握数学知识和一定的统计学知识 。
虽然数学和统计学具有一定的难度，但是可以从基础部分开始学起，然后根据实验要求再逐步深入 。第二：编程语言 。大数据领域比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala、R等，其中Python语言在数据分析领域的应用比较多，而且Python语言简单易学、功能强大，所以从Python开始学起也是个不错的选择 。
Python语言的学习可以分成三个阶段，第一个阶段是学习基本的Python语法，第二个阶段可以学习各种库（Numpy、Scipy、Matplotlib等）的使用，第三个阶段进行场景分析 。第三：大数据平台 。目前比较常见的大数据平台是Hadoop、Spark，基于Hadoop的大数据应用生态已经趋于成熟，不少商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以从Hadoop平台开始学起是不错的选择 。
第四：参加实践 。大数据分析涉及到的环节比较多，除了分析环节，还涉及到数据的采集、整理、存储和呈现，如果单纯的通过自学的方式来学习大数据将是一个比较漫长的过程，所以通过实践来学习大数据是比较不错的选择 。最后，从事大数据分析岗位还需要具备一定的行业知识，未来行业知识将是大数据分析师的核心竞争力之一 。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获 。
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