公认最好用的7款工具 常见数据分析工具有哪些
随着大数据信息化时代的到来，数据分析
是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险 。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动 。
俗话说:工欲善其事，必先利其器 。一个好的数据分析工具可以让你事半功倍，瞬间提高学习效率 。在这里，作者列举了几个被提及次数最多，使用频率最高的数据分析工具 。
【公认最好用的7款工具 常见数据分析工具有哪些】超过
1、EXCEL
Excel作为一个入门级的工具，是最基础最主要的数据分析工具 。Excel有很多强大的功能，如创建表单、透视表、VBA等 。Excel的系统庞大到任何分析工具都无法超越，保证了每个人都可以根据自己的需求来分析数据 。可以满足大部分数据分析工作的需要，同时还提供了友好的操作界面 。有基本统计理论的用户非常容易上手，但是处理的数据量较小 。
附加电源装置（Supplementary Power Supply Set的缩写）
2、SPSS
SPSS是世界上最早使用图形菜单驱动界面的统计软件 。其最突出的特点是极其友好的操作界面和漂亮的输出结果 。用户只要掌握一定的Windows操作技能，掌握统计分析原理，就可以使用该软件为具体的科研工作服务 。SPSS用来输入和管理数据的方式类似于EXCEL表格 。数据接口通用，方便从其他数据库读取数据 。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程，完全可以满足非统计专业人员的需求 。
3、SAS
SAS是世界上最大的软件公司之一，也是商业智能和分析软件及服务的全球领导者 。SAS由于其强大的功能和可编程性，很受高级用户的欢迎 。也正是因为这个原因，SAS是最难掌握的软件之一，多用于企业工作 。你需要编写SAS程序来处理数据和分析数据 。如果程序中有错误，很难发现并纠正它 。
4、R
r是一种用于统计计算和映射的语言 。它不仅是一种语言，也是一种数据计算和分析的环境 。它的主要特点是免费、开源、模块齐全 。在R的综合档案网CRAN中，提供了大量的第三方功能包，涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社交网络分析到自然语言处理，从各种数据库的各种语言接口到高性能计算模型 。这就是R获得越来越多应用的原因 。
计算机编程语言
5、Python
Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言 。Python语法简洁明了 。读一个好的Python程序感觉就像读英语一样 。它活跃在Python数据分析和交互、探索性计算和数据可视化领域 。Python还具有强大的编程能力 。这种编程语言不同于R或matlab 。Python有一些非常强大的数据分析能力，也可以用来抓取和编写游戏 。
，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合 。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率 。
6、SQL
毫不夸张的说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门相对容易，可以总结为增删查 。SQL需要掌握的知识点主要有数据定义语言、数据操作语言和数据控制语言 。在数据操作语言中，了解SQL的执行顺序和语法顺序，掌握SQL中的重要函数，了解SQL中各种join的异同 。总之，SQL是数据分析的必备技能 。
7 。商务智能工具[/s2/]
商业智能BI是为数据分析而生的，起点很高 。其目的是缩短从业务数据到业务决策的时间，用数据影响决策 。BI工具是根据数据分析过程设计的 。首先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表来发现问题，影响决策 。
以宜信ABI为例，它集成了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填充、移动应用等核心功能 。你可以通过填表和表格的方式收集和补充数据，提前整合和处理数据源，只需简单的拖拽就可以生成各种可视化图表 。
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