常見數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

       數(shù)據(jù)分析就是利用適當?shù)姆椒ǎ瑢λ占拇罅抠Y料進行分析，歸納、理解、消化，使數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的效用。數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)進行研究、歸納、總結(jié)，以提取有用信息，形成結(jié)論的過程。今天小編就為大家盤點一下數(shù)據(jù)分析工具。其實有關(guān)數(shù)據(jù)分析工具，最常被提及和使用的大概有這幾種：

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數(shù)據(jù)分析

EXCEL
       作為初級表格工具，Excel是最基礎(chǔ)和最主要的數(shù)據(jù)分析工具，它能對各種數(shù)據(jù)進行處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，而數(shù)據(jù)透視圖則是Excel中最重要的工具，它能處理大部分的分析工作，而不需要考慮性能和數(shù)據(jù)量。我們稱之為初級的圖表，中級的函數(shù)透視表，高級的學習VBA。只有那些正在真正學習EXCEL的人才會明白EXCEL的威力。

SQL
       不夸張地說，SQL是數(shù)據(jù)導向所有職位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。要掌握的SQL知識點主要有：數(shù)據(jù)定義語言、數(shù)據(jù)處理語言、數(shù)據(jù)控制語言；在數(shù)據(jù)處理語言中，要了解SQL的執(zhí)行順序和語法順序，熟練地掌握SQL中的重要函數(shù)，了解SQL中不同類型join的異同。總之，SQL是進入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域所必需的技能。

Smartbi
       該軟件是專業(yè)的BI工具，在統(tǒng)一架構(gòu)下，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數(shù)據(jù)挖掘和其它輔助功能，并具有分析報告、結(jié)合AI進行語音分析等特色功能。十幾年的發(fā)展歷史，是國產(chǎn)BI軟件最為全面、穩(wěn)定、成熟的產(chǎn)品。它在金融，政府，電信，企事業(yè)單位等方面都有廣泛的應用。完整的在線文檔及教學視頻，操作簡單，易于掌握。

Tableau
       Tableau這種軟件與Excel的數(shù)據(jù)透視圖有異曲同工之處，都是可以直接使用鼠標選擇行、列標簽，以生成多種不同的圖形圖表。但是Tableau的設(shè)計，色彩和操作界面給人一種簡單，清新的感覺，制作出的圖形比excel更美觀。

SPSS
       SPSS界面操作相對簡單，只要了解軟件的基本界面和功能，準備好數(shù)據(jù)輸入進行分析，軟件會自動為您計算分析結(jié)果。但是，要閱讀SPSS所提供的分析結(jié)果，還需要較扎實的統(tǒng)計知識。以統(tǒng)計分析為重點的分類模型，可以解決大部分的統(tǒng)計問題。

SAS
      作為一個統(tǒng)計分析系統(tǒng)，SAS是一個易于學習和使用的軟件系統(tǒng)，可供所有需要進行數(shù)據(jù)處理和分析的工作人員使用，SAS的功能比SPSS要強大一些，其語句的針對性也更強。數(shù)據(jù)分析功能主要包括統(tǒng)計分析、計量經(jīng)濟學、時序分析、決策分析、財務(wù)分析以及TQM工具。

Python

       現(xiàn)在Python的流行度越來越高，幾乎無人知曉，在此不再贅述。在Python大行其道的同時，Python也產(chǎn)生了大量的“大神”，Python工具庫也十分豐富，這為Python的廣泛應用奠定了基礎(chǔ)。與Excel、SQL相比，Python的綜合能力最強，也最方便和高效，能極大地提高工作效率。

R
      不同于Python,R是一套比較均衡的語言，涉及到了各個方面，在統(tǒng)計學上更為突出。其優(yōu)點是可以調(diào)用全面的統(tǒng)計函數(shù)，尤其是在時間序列分析(主要用于金融分析和趨勢預測)中，可以直接使用相應的包；相對于Python,Python在這方面比較貧乏。

       以上就是小編為大家整理的常見的數(shù)據(jù)分析工具，當然數(shù)據(jù)分析的工具還有很多，例如友盟等等，囿于篇幅上述文章并沒有將所有的產(chǎn)品一一列舉，只是列出了比較有名的，供大家參考，希望本篇文章對大家的工作有所幫助。當然所有工具都是優(yōu)劣勢共存，希望大家找到適合自己的工具，為自己的工作添磚加瓦。