常用的数据分析工具有什么(常用数据分析软件工具)

常用的数据分析工具有哪些

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。

常用的数据分析工具有什么(常用数据分析软件工具)

常用的数据分析工具有什么(常用数据分析软件工具)

常用的数据分析工具有什么(常用数据分析软件工具)

数据分析工具有Excel、SPSS、BDP个人版等，当然还有其他数据分析工具，每个人习惯用的工具不太一样~以上这些数据图表是由BDP生成的！

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。

数据分析的常见工具有哪些?

一、Excel

Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键作、基本图表制作、数据表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。

【摘要】

常用的数据分析工具有哪些_分析工具

用MicrosoftOffExcel、spss软件做数据统计。

MicrosoftExcel是Microsoft为使用Windows和AppleMacintosh作系统的电脑编写的一款电子表格软件。

SPSS（StatisticalProctandServSolutions），“统计产品与服务解决方案”软件。初软件全称为“科学统计软件包”（PackagefortheSocialSciences）。

但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和MacOSX等版本。

扩展资料

SPSSforWindows为一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。

比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

数据分析的常见工具有哪些？

平常常见的应该就是EXCEL了，如果数据量大了，用EXCEL肯定会承受不住，甚至到了大数据级别的话，那就只能用BI工具了，国内BI工具比较多，而且也要分类，拿亿信华辰产品举例，比如针对报表工具你用亿信BI或者I@Report，但是如果针对数据挖掘分析或者数据大屏可视化，可能用的又是亿信ABI、豌豆DM了，所以工具比较多，看你自身是想做什么。

1、流量分析类：

· Google Analytics

· 百度统计

· CNZZ

2、App 分析类：

· 友盟

· TalkingData

· 百度移动统计

3、用户行为分析类：

· Mixpanel

· Heap Analytics

· 神策分析

· 诸葛IO

· GrowingIO

4、数据可视化类：

· Tableau

· Qlik

· BDP

· 永洪BI

5、应用市场类：

· App Annie

· ASO100

· ASO114

6、广告效果监测类：

· AppsFlyer

· Adjust

以上统计仅供参考

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

3大常用的数据分析工具是什么?

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可以称得上是全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据表、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?而且我们中小企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。 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。

新人在初入门时可以先不学Python，很多初级岗位甚至用不上Python，但如果想在这条路上长远发展，它一定是个逃不开的工具。 3、BI工具

BI也就是商业智能，这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。 关于3大常用的数据分析工具是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、FineReport是一款纯Ja编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具、大数据可视化分析工具，只需要简单的拖拽作便可以设计复杂的式报表，搭建数据决策分析系统。

2、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的jascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

3、FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

4、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的jascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。5、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

数据分析工具常见的有哪些?

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、数据挖掘工程师等等。他们初级主要的工具就是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表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目导图演练、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作;数据表的基本作、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。

常用的数据分析工具有哪些?

一、Excel Excel可以说是被用得多数据分析工具，无人不知，无人不晓。Excel的功能非常强大，从简单的表格制作，数据表，写公式，再到VBA语言，还有无数的插件供你使用。无论是初入职场的小白，还是经验丰富的数据分析师，Excel都是电脑里的必备工具之一。

二、BI工具 BI(Business Ince)即商业智能，BI工具是为了数据分析而生的，它诞生的起点就非常高，目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短，利用数据来影响决策。常用的BI工具有Power BI、Tableau和亿信ABI，下面我们以亿信ABI为例，谈谈BI工具做数据分析有哪些优势。

三、数据分析编程语言 主流的数据分析编程语言是R和Python。与上面提到的Excel和BI工具相比，R/Python的使用门槛比较高，如果没有专业的IT知识，很难上手。但数据分析编程语言有它独特的优势。

关于常用的数据分析工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。