数据分析软件工具有哪些
目前，数据分析对各行各业来说都必不可少，企业能够从更好的理解业务，从中发现业务的趋势走向，帮助制定更有效的决策。但是，人工去汇总各个渠道的数据，然后人为的进行分析，无疑比较低效，我们需要借助工具来处理、分析以及可视化，那么数据分析都有哪些工具和技术呢？
1、基础数据处理软件
Excel，Power Query，这两个都是微软旗下的，首先Excel是最基础的数据分析工具，没有Excel函数以及数据处理相关知识基础，用其他软件还是会有些困难，很多函数的定义都是互通的，虽然具体写法有时候不同，但是用法大同小异。Power Query是微软开发的智能数据处理工具，可以说它弥补了Excel处理数据的短板，并且微软还为它“配备”了专门的M函数，直接下载Power BI，里面就已经包含Power Query
2、数据处理与分析软件
（1）Python：Python功能很多，数据分析是其中一个，它的Pandas库，可以说是Python中的excel，用Pandas做数据分析时常搭配numpy库和matplotlib库进行使用，适用于批量处理数据和可视化
（2）R软件：R是一种开源的统计软件，是统计学在各个领域运用的较为广泛的软件，在统计学和各领域结合研究中，经常会看到R软件的身影；BI画图效率更高，R也是免费软件
（3）matlab：matlab在进行矩阵运算时非常有优势，总体来说它更加侧重于是一款数学软件，建模运算也很强
（4）SPSS和SAS：专业的统计分析软件，适用于多种统计分析方法。SPSS实现统计建模与分析不需要编程，这一点也是它的优势，像一些因子分析，方差分析，聚类分析等等，用SPSS会相对便捷一些，SPSS主要是SPSS系列的SPSS Statistics软件，侧重于做统计分析；现在IBM公司的SPSS系列还有一个SPSS Modeler 软件，主要做数据挖掘、机器学习建模的，侧重于做算法建模；同样它也是图形化操作界面，较其他机器学习软件（比如Python）的优势是不用编程，这点很友好
（5）SQL：数据分析岗位必备，SQL是结构化查询语言，基于数据库的语言。不同公司用的数据库不一样，SQL语句也不同，但是底层逻辑是相同的。比较多的是Oracle、MySQL、SQL Server，开发环境用Navicat和SQLyog多一些
（6）Eviews和Stata，专业统计软件，做时间序列灰常不错，并且操作很简便，建立时间序列预测模型和回归模型主要使用软件
3、可视化软件
（1）Tableau，图片色彩相当棒，毕竟他的创始人之一是皮克斯工作室创始人之一（获得过奥斯卡视觉奖那种），Tableau做数据地图超级方便，图表设计速度快，便于做Dashboard，目前很多公司都在用，不过是收费的，价格不便宜，个人版也不是免费的
（2）Power BI，微软旗下的BI软件，功能与Tableau大同小异，最小设计颗粒度为Dashboard（Tableau最小颗粒度为工作表），个人版是免费的，而且它以DAX语言作为支撑，度量值用起来可是真香，从看板建立来说，用Power BI比较顺手，但是有一说一，PowerBI的图表色彩实在比不过Tableau
这些工具是常用的数据分析工具，当然实际工作中运用到的工具远不止这些，可根据项目需求和个人喜好可以选择不同的工具进行数据分析。
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