数字分析工具有哪些

❶ 数据分析，除了Excel数据透视表，还有什么工具

现在市面上有很多做数据分析、可视化图表的工具。

我们公司采购过，所以对这块比较了解，列出当时选型时主要考虑过的一些工具，给题主和其他人做参考，以下顺序随机，无优劣之分。

https://www.tableau.com/zh-cn/procts/desktop

这个是可视化界的大神级软件了，我们分析师强烈推荐的，可能是由于专业度比较高，选型小姐姐很久都没搞懂怎么用，因此放弃。（这个跟我们公司采购软件的要求有关，领导想要一个全员都能上手的数据软件）

https://www.shujuguan.cn/

这个是我们最后选中的数据分析工具，理由是操作简单，全员可上手。他们家的分析模板很全，从销售到财务，从人力到运营，上传数据就能自动生成报表，非常贴心。数据分析基础弱，又想试试的推荐这个。

http://echarts..com/index.html

这个的效果真的是蛮酷炫的，就是那种会定睛看很久的，但是需要编程基础，对于全员使用这个要求不太友好，所以最后放弃了，还是因为选型姐姐根本就不会编程。

http://www.finereport.com/

算是比较老牌的数据分析公司了，旗下有Finereport和FineBI，最终未入选原因是专业名词比较多，有使用门槛，没有数据协作这个功能，也就是在软件里不能像微信一样做到即时沟通，这个数据观有。

http://www.yonghongtech.com/

这个情况和帆软有点像，专业名词，需要SQL基础，还有一个原因是，不能连接第三方数据源，比如金数据、微信公众号、云表格这些，人工频繁导数据会增加工作量，因此放弃。

以上给大家做参考，也欢迎大家在评论区一起讨论。

顺便赞一下的话，就更好啦！

excel因为可以做简单的数据分析，而给大家带来了很多便利。但如果涉及到复杂的数据分析，数据运算，大屏可视化图表，气氛就会变得尴尬起来。

搞不好，还会出现电脑死机，数据丢失等情况。

接下来，我将用3分钟的时间，向你介绍一款兼容excel功能，但功能更为强大的工具—— 云表企业应用平台 。 (文末会送出免费的获取方式，如果你赶时间，也可以拖至文末获取)

运用智能搜索技术，从设计到实现只需要 7分钟 ，可以做到媲美专业的数字大屏开发效果。 增强后的数据看板功能模块，可以进行高度、灵活的自定义。

比如设定复杂的大屏背景、组件风格、界面配置、全局摆放，动态效果.......

业务人员无须设计师参与即可完成开发。

信息瞬息万变，决策毫秒之间。

DataFocus采用列式数据存储的方式，通过自带的内存计算引擎，无须预先建立CUBE， 数据分析实时交互，完全满足管理决策中经常遇到的临时性分析、多变的业务需求和频繁的结果刷新。

IT部门将从此告别延时报表分析，亿级数据秒级响应。

目前，云表是有提供免费版本的，适用于中小微企业。

如果大企业要用，增加并发数即可。

你一定想不到，它除了是一款报表软件，还是一款免代码开发工具。

像 华为 、 浙江恒逸 、 南方物流 、 许继电气 、 香港建滔集团 、 中冶 等20万+企业或机构，早已通过云表，开发出各种个性化的管理软件，包括 MES ， WMS ， ERP ， OA ， BRP ， SRM ， CRM ， 进销存 等。

你以前的固有思维是不是，这些管理软件，要么请人定制开发，要么直接购买成 品。

可一旦你这么做了，正中了软件供应商下怀，后期有得你折腾。

系统的更新迭代 ，是一个特别棘手的问题，很多想全面实施信息化建设的企业，就栽在了这里。

因年代久远，软件架构与设施已经非常落后，想要找供应商进行软件更新迭代的时候，这时候供应商就玩起了“消失”，也很难再找到那些熟悉过时技术的人员。

另一种情况，就是，你得靠烧钱升级维护，才能保证系统正常运行下去。

所以说，还不如自己动手开发，来得痛快。

而云表的易用性， 恰好弥补了，企业人手不足，资金不足 这些问题。

这是一款业务人员就能上手的开发工具，你只要有自己的业务逻辑，就可以通过云表， 拖拉拽，输入中文文本信息 ，搭建出能随企业发展而成长的个性化管理软件。

你没看错，功能随需而改，任何时候都行！

此外呢，只要你想得到的业务，它基本上都能解决。

譬如 权限控制，工作流，流程审批，多人协同 ，H5页面制作，闹钟提醒，消息群发，文件整合，与用友金蝶等第三方软硬件集成，扫码入库......

只有你想不到，基本上没有它做不到。

而且， 各系统之间数据共享，信息互通，不存在任何兼容问题 。

对了，它还能生成移动端app，封装PDA扫描器，设备传感器，读卡器等硬件的驱动程序，对接广泛的物联网设施。

时间原因，今天就分享到这，解锁更多功能，需要你自己去实践。

下面，我在这里留下免费的获取方式。

试试嘛，毕竟免费，试了也不亏！

希望我的回答能够帮助到您，如果有什么疑问，评论区见。

要想从事数据分析的工作，我觉得一定要掌握一些数据的可视化分析软件的使用方法。为什么说一定要去掌握数据可视化软件的分析方法呢，举个最简单的例子，我们都知道数据量很大，但是杂乱无章的数据本身是没有任何意义的，只有将数据进行统计分类，才能展现出庞大数据的背后意义，因此，我认为掌握一款自助式数据 探索 与可视化分析的软件是十分必要的。现在市面上类似的平台有很多，我用的是东软平台云的一个叫DataViz的，个人觉得还挺好用的，你可以看一下效果。

其它工具好不好用我不知道，但是数据分析工具里的“扛把子—— 伙伴云， 我必须强烈推荐！

伙伴云支持数据 手动填写 和 excel批量导入 ，仪表盘集大数据分析、可视化报表、智能办公桌面于一体，不仅可以用来制作常规的可视化图表，还支持超级炫酷的数据大屏， 作为一款数据可视化 软件，可以说是非常 简单 、 好用了！

以下就是用伙伴云仪表盘及数据大屏做出来的效果，近距离感受一下！！

在伙伴云，我们可以能把不同工角色及职位常用的快捷入口、想要看的统计分析数据，都集中在仪表盘呈现！

比如，老板想要查看公司财务报表，店长想要检查各店面的执行、整改情况，销售想要预测商机、计算提成......只需进入相应的工作台就可以了！

1、支持手动填写，也支持导入Excel

2、无限组合的图表组件，带来无限视觉分析的可能

伙伴云仪表盘可提供折线图、散点图、条形图、双轴图、饼图、漏斗图、地图等20余种图表组件，用户可以根据不同的应用场景自由选择，点击组件可快速添加图表、拖拽即可完成布局。即使是不懂任何技术的小白也能够发挥创意，实现自己想要的可视化应用。

3、数据仓库：数据中心的超级加工厂

伙伴云数据仓库可合并链接多个表格数据，并可对在线表单进行增删改查、批量操作等编辑功能，聚合后的表格添加到仪表盘中，可以进行更加丰富的数据分析。

4、高端智能数据大屏，真“屏”实“据”更炫酷

无论信息公示、公开汇报、实时指挥还是监控预警，数据大屏都能让数据动态一目了然，帮您快速掌握业务进展，及时进行问题追踪。它自带炫酷炸裂的效果，当你向领导/投资人汇报工作时，分分钟就能震（hu）撼（zhu）对方！

总之，用完伙伴云，整体感受就是超奈斯

在企业软件行业有一个明显趋势，那就是使用云表企业应用开发平台这类产品作报表工具的企业越来越多了，而经过统计，这些企业中超过80%都用过Excel或网络版Excel作为报表工具来进行办公。

为什么原先用Excel的企业会转用云表呢？在两者之间功能上有什么区别促使他们转用后者？我们可以将两者做个对比来剖析。

像Excel但性能更优

云表这款软件的用户很多上手得很快的都是财务人员，因为它在绘制报表的操作类似于EXCEL。

Excel的问题很明显，它不是数据库，一旦数据太多，如果把它们都统计在一个Excel的数据总表里，打开和查询就会很慢很慢，而且它本身是一款单机软件，如果没有插件支持没办法做到多人协同，而且没办法轻易地实现录入检验、快速填报、简化操作等……可以说数不完。

而用云表，这些问题都可以简单解决，它虽然操作类似EXCEL，但它做不到依赖于EXCEL，它有自己独立的客户端，在处理大量数据的时候性能上要比EXCEL好太多，而且实现多用户协同合作之类的高级功能时简单得多，不需要任何技术基础。

通过它，用户只需简单的鼠标点击、拖拉拽和中文文本输入就能制作智能化的报表，并在系统上将报表集成统合，形成OA、CRM、进销存、WMS、EAM、ERP等各种管理软件。

好用易上手的开发平台

Excel功能强大大家都知道，但要用它实现办公自动化可不容易，需要学习使用VBA编程、学习宏操作，没有一点编程技术还真做不到。云表是个免代码的开发平台，它的设计初衷就是让任何没有编程基础的人，学会开发自己的企业管理软件。

免代码的平台，需要什么功能，都能自己搭建，哪个部门需要什么功能，都能自己设计，完全按照企业、部门业务流程来，功能100%适用。

做报表，最辛苦的就是重复与繁杂的工作，提取数据、汇总分析，每个季度每个月每个活动都要做表，这是很折磨人的。

这也是为什么那么多企业选择管理软件，像这样在云表上搭建好了管理系统，需要什么报表，提前设计好模板，数据汇总在一个系统里，系统都会根据规则实时分析演算，不用每个季度都重新设计、采集数据，减少大量繁复的工作。

云表是个平台，是个开发工具，意味着它能适应任何行业，满足任何企业的个性化需求，适用范围广；

系统可以协同办公，可以高度集成、智能化，能搭建真正的管理软件，功能强大；

自己的系统自己开发，企业要发展，软件也能随时添修删改，灵活度高，发展潜力深……

免代码的开发工具，没有门槛，无需基础，很简单就能学会，实在担心学不会，云表还为用户开设了免费的培训班，10个课程基本就能掌握了，初高中生来学习都完全没问题。

用这个软件来做报表，可以说是一劳永逸，无论是企业或是员工，都能在这一步步的功能搭建上逐渐把精力转移到更有价值的工作上，做到高质量的管理和决策。

可以帮助员工减少工作量、增加工作效率，也难怪越来越多的人转用云表作为他们的报表软件了。

官网注册地址如下，不用谢我，请叫我雷锋

https://www.iyunbiao.com/signup/A3MVVQ240

我知道的有python，微软powerbi，tableau，qlik，R。

我自己比较熟悉微软powerbi，和Excel结合紧密，容易上手。推荐。

❷ 常用的数据分析工具有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

❸ 数据分析的常见工具有哪些

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau & Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

❹ 数据分析的常见工具有哪些

初级的Excel
高级的有SAS SPSS kettle
编程的有R语言 python语言
还有一些是报表工具
编程工具比较重要，因为可以自己根据情况编辑，而不是只能用现成的

❺ 数据分析用什么软件

做数据分析，比较好用的软件有哪些？
数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。

简单说：

Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。

hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。

SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。

SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。

MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。

Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。

各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。
比较好的数据分析软件有哪些？
SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过
网站数据分析工具哪个好用些阿？
推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准
学数据分析需要熟悉哪些软件基础
软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定

一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析

再深入一点的用spss、stata、sas

如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas

不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付
常用的数据分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？

那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。
android数据分析工具用什么软件
1. 开源大数据生态圈

Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。

2. 商用大数据分析工具

一体机数据库/数据仓库（费用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

数据仓库（费用较高）

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

数据集市（费用一般）

QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么
除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个

SPSS（StatisticalProct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。

SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。

SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。

SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。

R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。
大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？
大数据定义什么的网络很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。

推荐Hadoop，适合大数据处理的。

网上学习资料很多，自己搜去！

当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！

加油！
数据分析软件哪个好
最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine
大数据分析一般用什么工具分析
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

HPCC

HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

❻ 目前都有哪些数据分析的工具

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

❼ 数据分析最常用的工具有哪些

1、Excel

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。

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。

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，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。

❽ 数据分析的工具有哪些

一，rapidminer，在全世界的范围内，它算是一个比较领先的数据挖掘解决方案，之所以它会得到大家的推崇和认可，跟它有先进技术作为依托有一定关系，它涉及的范围很广，许多行家在受访过程中纷纷表示，总是用它来简化数据挖掘过程中的一些设计和评价。
二，Hpcc，它是为了加快信息高速路而安排的一个计划，据悉，该计划一共投入了百亿美元的资金，前期研发的目的是为了开发可扩展的软件和系统，希望以此来开发有着千兆比特的网络技术，因为它的传输能力极强，所以被应用于大数据分析中。
三，Hadoop，现在许多大数据分析新人都喜欢用hadoop来直接代表大数据分析，可见它是很重要的，之所以它会得到大众的推崇和认可，其中一个原因就是它先预设了计算元素、存储可能失败的前提，然后通过多角度切入去确保这些可能被有效控制，不出现。
四，Pentaho
bi，它跟传统的bi产品存在很大的差别，它是一个框架，该框架是以流程作为中心的，以中心作为基础向外辐射再面向解决方案。Pentaho bi给大数据分析带来了改革性的改变，它的问世让quartz、jfree等独立产品有了被集中的可能性，还能以此作为基础为复杂的商务智能工作提供有效方案。
以上四种工具属于大数据分析岗必备的工具，需要做到灵活、流畅使用才可以。