<p>数据分析工具的种类比较多，场景不同使用的工具也有所不同，一款好的数据分析工具，可以帮助我们提高学习工作的效率，数据分析的方法是理论，而数据分析的工具就是我们实现理论的利器。</p><p>今天我们来介绍一下常用的数据分析工具有哪些?</p><p><strong>1、Excel</strong></p><p>Excel作为最基础也数据分析工具，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，Excel的系统十分强大，以至于没有任何一个分析工具是可以超越它的，可以根据自己的需求分析数据。</p><p>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，就是它的处理的数据量较小。</p><p style="text-align: center;"><img src="https://stark-attachment.pxo.cn/file/202302/202302021559400196509.jpg" title="" alt="202302021559400196509.jpg"/></p><p><strong>2、R</strong></p><p>R是一门用于统计计算与作图的语言，其实R不单单是一门语言，还是一个数据计算与分析的环境。它最主要的特点是免费、开源、并且各种各样的模块都十分齐全。</p><p>在R的综合档案网络CRAN中，有大量的第三方功能包，其中涵盖了从统计计算到机器学习，从社会网络分析到自然语言处理，从金融分析到生物信息，从各种数据库语言接口到高性能的计算模型，可以说是应有尽有，这也就是为什么R获得了越来越多的各行各业从业人员喜爱的重要原因。</p><p><strong>3、SAS</strong></p><p>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。</p><p><strong>4、SPSS</strong></p><p>SPSS是世界上最早采用图形菜单的驱动界面统计软件，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。</p><p>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。</p><p><strong>5、SQL(西扣)</strong></p><p>SQL可以说是数据方向所有岗位都要掌握的工具，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。</p><p>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。</p><p><strong>6、Python(拍森)</strong></p><p>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。</p><p>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，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。</p><p><strong>7、BI工具</strong></p><p>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。</p>