初级工具：

Excel：作为入门级工具，Excel提供了强大的数据处理和可视化功能，包括数据分类汇总、数据透视表、以及各种函数（如文本处理、逻辑运算、统计计算等）。Excel的扩展工具如Power Query、Power Pivot和第三方插件（如tusimple BI）可以进一步提升其分析和图表制作能力。

中级工具：

SQL：对于数据提取至关重要，掌握SQL意味着能够高效地从数据库中查询和操作数据。熟练使用包括基本查询、函数、子查询、联接和聚合操作。

Python/R：这两个编程语言在数据分析中极为重要，提供了丰富的库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、ggplot2）用于数据清洗、处理、分析和可视化。

Power BI / Tableau：这些工具擅长于数据可视化和仪表板创建，适合将分析结果以交互式形式展示给非技术用户。它们简化了复杂数据的呈现，支持拖放界面，非常适合中级数据分析。

高级工具与技术：

ECharts：这是一个JavaScript开源可视化库，适用于互联网应用中的数据可视化，支持多种图表类型，适合前端开发人员集成到Web应用中。

Storm：虽然不是数据分析的主流工具，但对于实时数据处理和流计算有一定的应用场景，适合处理大规模数据流。

Flink：虽然在参考内容中提到优先级不高，但它是另一个实时计算框架，适用于大数据实时处理场景。

数据分析专业需要掌握哪些工具

其他技能和工具：

数据仓库知识：理解SQL和一些基础的数据库管理系统（如MySQL, PostgreSQL）以及大数据存储解决方案（如Hadoop HDFS）。

数据清洗工具：如OpenRefine，用于数据预处理和清洗。

版本控制：如Git，对于团队合作和代码管理至关重要。

数据科学库：除了Python的Pandas和R的ggplot2，还有Scikitlearn、TensorFlow、Keras等用于机器学习和深度学习的库。

掌握这些工具并理解它们在数据分析流程中的应用，将使数据分析专业人士能够高效地处理数据，从数据中提取洞察，并以直观的方式呈现结果。随着职业生涯的发展，根据具体工作需求，还可能需要学习更多特定领域的工具和技术。