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6个好用的数据分析工具推荐

作者:FineBI

发布时间:2023.2.7

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做数据分析的目的和要求不同,所选择的工具也不同。那么数据分析软件工具有哪些可供选择呢?小编整理了以下6个常用的数据分析工具,大家可以根据自己的需求选用。

1、Excel

绝大多数人虽然不了解专业的数据分析软件工具有哪些,但一定知道Excel。非专业人士在不清楚数据分析软件工具有哪些的情况下,Excel是最基础的数据分析工具,同时也是最主要的数据分析工具。Excel有多种强大功能,比如创建表单,数据透视表,VBA等等,可以根据自己的需求分析数据。

Excel可以满足绝大部分数据分析工作的需求,同时也提供友好的操作界面,对于具备基本统计学理论的用户来说Excel是比较容易上手的,缺点是能够处理的数据量较小。

2、SAS

SAS功能强大并且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正因为此,它是比较难掌握的数据分析软件之一,在企业工作中用的比较多,需要编写SAS程序去处理数据。

3、SPSS

SPSS是世界上最早采用图形菜单的驱动界面统计数据分析软件,其最大的特点就是操作界面极为友好,输出的结果美观漂亮。用户只需掌握一定的Windows操作技能,精通统计的分析原理,就能够使用该软件为特定的科研工作而服务。SPSS采用了Excel表格的方式输入与管理数据,数据的接口较为通用,可以方便地从其他数据库当中读入数据。其统计的过程包括常用的、较为成熟的统计过程,可以完全满足非统计专业人士的工作需要。

4、SQL

SQL可以说是数据方向所有岗位都要掌握的数据分析工具,入门相对比较简单,概括起来就是增删改查,SQL需要掌握的知识主要包括数据的定义语言以及数据的控制语言和操控语言。在数据操控的过程中要能够理解SQL的语法顺序和执行顺序,理解SQL与各种join的不同,熟练的掌握SQL的重要函数,想要入行数据分析,SQL是必要技能。

5、Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计的语言。它的语法简洁清晰,Python在数据分析和数据可视化等方面都显得比较活跃。

同时Python具有强大的编程能力,但是这种编程语言不同于R或者matlab,作为一种数据分析工具,python有非常强大的数据分析能力,还可以利用Python进行爬虫,写游戏,和自动化运维,在这些领域当中有应用很广泛,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,体现了Python有利于各个业务之间的融合,使用Python,能够大大地提高数据分析的效率。

6、BI工具

BI工具是按照数据分析的流程进行设计的,商业智能的BI是为数据分析而生的,诞生起点很高,目的是为了缩短商业数据到商业决策的时间,并用数据去影响决策。面向业务需求的数据分析软件首选BI工具。国内BI的代表厂商帆软的FineBI拥有强大的数据收集和处理能力,可以配合帆软报表工具使用,功能完善。点击下凡按钮进行下载,还可以免费体验

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