數據分析軟件工具有哪些
目前，數據分析對各行各業來說都必不可少，企業能夠從更好的理解業務，從中發現業務的趨勢走向，幫助制定更有效的決策。但是，人工去匯總各個渠道的數據，然后人為的進行分析，無疑比較低效，我們需要借助工具來處理、分析以及可視化，那么數據分析都有哪些工具和技術呢？
1、基礎數據處理軟件
Excel，Power Query，這兩個都是微軟旗下的，首先Excel是最基礎的數據分析工具，沒有Excel函數以及數據處理相關知識基礎，用其他軟件還是會有些困難，很多函數的定義都是互通的，雖然具體寫法有時候不同，但是用法大同小異。Power Query是微軟開發的智能數據處理工具，可以說它彌補了Excel處理數據的短板，并且微軟還為它“配備”了專門的M函數，直接下載Power BI，里面就已經包含Power Query
2、數據處理與分析軟件
（1）Python：Python功能很多，數據分析是其中一個，它的Pandas庫，可以說是Python中的excel，用Pandas做數據分析時常搭配numpy庫和matplotlib庫進行使用，適用于批量處理數據和可視化
（2）R軟件：R是一種開源的統計軟件，是統計學在各個領域運用的較為廣泛的軟件，在統計學和各領域結合研究中，經常會看到R軟件的身影；BI畫圖效率更高，R也是免費軟件
（3）matlab：matlab在進行矩陣運算時非常有優勢，總體來說它更加側重于是一款數學軟件，建模運算也很強
（4）SPSS和SAS：專業的統計分析軟件，適用于多種統計分析方法。SPSS實現統計建模與分析不需要編程，這一點也是它的優勢，像一些因子分析，方差分析，聚類分析等等，用SPSS會相對便捷一些，SPSS主要是SPSS系列的SPSS Statistics軟件，側重于做統計分析；現在IBM公司的SPSS系列還有一個SPSS Modeler 軟件，主要做數據挖掘、機器學習建模的，側重于做算法建模；同樣它也是圖形化操作界面，較其他機器學習軟件（比如Python）的優勢是不用編程，這點很友好
（5）SQL：數據分析崗位必備，SQL是結構化查詢語言，基于數據庫的語言。不同公司用的數據庫不一樣，SQL語句也不同，但是底層邏輯是相同的。比較多的是Oracle、MySQL、SQL Server，開發環境用Navicat和SQLyog多一些
（6）Eviews和Stata，專業統計軟件，做時間序列灰常不錯，并且操作很簡便，建立時間序列預測模型和回歸模型主要使用軟件
3、可視化軟件
（1）Tableau，圖片色彩相當棒，畢竟他的創始人之一是皮克斯工作室創始人之一（獲得過奧斯卡視覺獎那種），Tableau做數據地圖超級方便，圖表設計速度快，便于做Dashboard，目前很多公司都在用，不過是收費的，價格不便宜，個人版也不是免費的
（2）Power BI，微軟旗下的BI軟件，功能與Tableau大同小異，最小設計顆粒度為Dashboard（Tableau最小顆粒度為工作表），個人版是免費的，而且它以DAX語言作為支撐，度量值用起來可是真香，從看板建立來說，用Power BI比較順手，但是有一說一，PowerBI的圖表色彩實在比不過Tableau
這些工具是常用的數據分析工具，當然實際工作中運用到的工具遠不止這些，可根據項目需求和個人喜好可以選擇不同的工具進行數據分析。
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