以前看武侠，独孤求败一生所用四把剑：
第一柄，凌厉刚猛，无坚不摧，弱冠前以之与河朔群雄争锋。
第二柄，紫薇软剑，三十岁前所用，误伤义士不祥，乃弃之深谷。
第三柄，重剑无锋，大巧不工，四十岁前使之横行天下。
第四柄，四十岁后，不滞于物，草木竹石，均可为剑，自此精修，渐进于无剑胜有剑之境。————特别喜欢"重剑无锋"!
数据分析的重要价值
随着新一轮科技（5G技术、AI、工业互联网及大数据）的崛起与冲击，人类社会可能已经进入一个高速发展的快车道。以前数据分析是学术圈的研究问题的重要手段，但现在数据分析已经成为企业、个人甚至文科生的必备技能，例如，历史研究有量化历史，文本分析等等。数据的价值也被前所未有的深度挖掘即所谓的数据挖掘。有人甚至把数据提高的生产要素的重要地位。数据自身也在每天还海量的速度在积累和沉淀即自我迭代，越来越多的人力资本投入到相应的数据科学领域。数据分析也将有其广义的定义，不仅仅是数据的统计性描述，关联分析、聚类分析等，它将会成为一门科学即数据科学，像英语，计算机科学等一样，成为一门应用性科学，它可以应用到不同学科领域，例如数据可视化、大数据存储等。基于数据分析的重要性，其分析工具和分析效率的不同也将体现分析人员的层次。
工具：计算机语言的力量
在数据分析的价值推动下，数据分析工具也是越来越多的，例如，Excel就是一个非常流行的数据分析工具。本文主要说一些专业的数据分析工具，包括用于数据分析的计算机语言。No.1：Python语言，这是一种非常流行的计算机语言，它集成了许多其他语言的优点，容易上手，通过短期持续学习就可以有所小成，应用普及的速度非常快，号称宇宙第一容易语言，其与其它语言进行粘合容易，也称为胶水语言。No.2：R语言，R语言号称统计学高端人士使用的语言，具有优良的统计学研究人员传承的传统，是统计分析的重要语言，也像Python一样是自由开放的语言。No.3：Matlab，其是做科学计算的一个重要集成平台，非常适合矩阵计算，工程学领域的人员必选工具，尤其它集成了simulink，许多宏观经济研究人员也使用matlab写了大量宏观计量模型，最有名的就是用于DSGE模型分析的Dynare包。No.4：Stata，凡是做经济学研究的基本上都知道Stata软件，它可以做统计分析，重点是做微观实证研究，但是也有一下时间序列分析、空间地理分析的软件包，最新版也可以做DSGE分析了。No.5：Spss软件，一个管理统计领域用的软件，虽然它是一个专业的傻瓜式工具，但Spss的集成功能非常好，已经可视化建立神经网络模型（NN）。No.6：C / C ++/C# 等 C系计算机语言，这类更偏向于专业计算机科学人员的开发语言，作为一个数据分析或科学计算的人员就没有掌握的必要了。No.7: Fortran是一种公式翻译语言，它是世界上最早出现的高级计算机编程语言，由于其计算速度，被广泛应用于科学和工程计算领域，宏观经济领域的前辈们使用它的比较多。No.8:Julia语言，这是一个新兴的语言，它是一个面向科技计算的高性能动态高级程序设计语言，2012才发布第一版，有很强的平行式和分布式处理功能，而且它的速度是matlab的10倍以上。可以说它将是未来处理数据分析的一个新星，但目前仍然有很多坑。在数据挖掘领域也有一类分析工具，比如Rapid Miner，IBM SPSS Modeler，Weka等等，这些工具对数据分析也是各有千秋。有些商业化的数据分析工具是更加符合市场需求的，当然，还有许多专业的计算机语言，我在这里并没有罗列，也不可能全部描述。
谁为数据分析的利器？
