常用的数据分析工具数据分析入门软件 _数据

数据分析工具这么多，应该用哪个来做分析？
这是很多人在做数据分析的时候，经常会碰到一个问题。尤其是新人刚入门的时候，看到下面的数据分析工具
Excel、sql、spss、python、tableau、powerbi、finebi、R、Hadoop、spark……
可能头都大了，以为这些全部都要学。
【常用的数据分析工具数据分析入门软件】在数据分析工具的选择上，我的建议是对症下药，因地制宜。
根据数据应用的不同环节来看其实看上图就已经非常清晰了。每个数据分析工具都有其侧重的功能点，在不同的数据应用场景下，选择合适的工具，能实现效率最大化。
比如在数据获取时，你可以通过SQL从数据库中提取数据，也可以通过python爬取数据，但你最起码要能熟练掌握SQL；
数据处理时，如果数据量不大，其实Excel是最方便快捷的数据处理工具，在大数据量的情况下，SQL和python的使用更为常见；在大量不可变数据的批处理作业中，hive则最为合适；
分析建模方面，简单的分析，Excel、BI工具已经足够，涉及到建模时，R、SPSS这类专业的统计分析软件，就更能发挥出优势，毕竟建模的思维和统计学是强相关的，当然，python也是一个不错的选择；
在做可视化时，还是建议各位用专业的可视化工具去做，可视化工具的细分上也有很多，像普通的业务数据分析师和业务人员可以使用常见的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做，报表工程师更适合选择专业的报表工具例如finereport，开发人员还可以选择一些开源的可视化工具例如echart
3大常用工具分析 1、Excel
在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但实际上，大部分人对Excel的认知还不到50% 。Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。
当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢？而且我们国家中小微型企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。
总结一下，百万级以下的数据处理、分析，Excel是个不错的选择，新人要是想学数据分析，Excel绝对是首选，而且是必选！
2、Python
不可否认的是，python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。
尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

常用的数据分析工具 数据分析入门软件

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