常用的数据分析工具有哪些? 好用的数据分析工具有哪些？

一、Excel

Excel可以说是被用得最多数据分析工具，无人不知，无人不晓。Excel的功能非常强大，从简单的表格制作，数据透视表，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 Intelligence)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。

常用的大数据分析软件有哪些？~

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。

数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。

2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。

3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。

最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。

5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。

6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款B/S架构的工具，申请试用很便捷，填写信息后就有咨询小姐姐开通使用账号并告知你一些使用注意事项，还有在线使用答疑人员服务很到位~
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着试一试的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，PDF，PNG，彻底解决了分析结果输出汇报的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流程，简直不要太惊喜，巨有成就感呢。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。不过就是宣传方面比较少，是个低调的平台呢。

经过多家产品的试用，个人感觉无论功能怎样的工具，都需要一定的学习成本，因为数据分析毕竟是一个专业的领域，每一个工具都有自己的设计逻辑和操作方式，只是有难有易罢了！在选择工具的时候，需要结合自己的实际业务需求出发，进行总结和对比。可以申请试用哦！

数据分析软件有哪些?
答：1、Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它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。2、SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算...

大数据分析工具有哪些?
答：3、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。4、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&ldqu...

数据分析软件工具有哪些
答：4.BI工具 BI即商业智能，它将企业中的数据进行有效整合，经过处理后将数据呈现以帮助企业做出经营决策。关于BI工具市面上有很多，今天列举三款工具，分别是Tableau、PowerBI和DataFocus。5.Tableau Tableau是一款交互式数据可视化软件，相比其它BI工具比较不一样的是，它会在导入数据后将数据分为维度和度量...

数据分析常用哪些工具?
答：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...

数据分析工具软件有哪些
答：常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+。1、Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它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。2、SAS：是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件，提供从基本统计数的计算到...

常见的数据统计分析软件有哪些?几种常用统计分析工具介绍
答：1. 九数云在线数据统计分析工具 - 实用与智能并存九数云，由业界知名帆软软件打造，是一款专为大数据分析而设计的神器。其低门槛的特点使得统计新手也能轻松上手，无需编写复杂函数。它的强大性能使得大规模数据的处理变得轻而易举，无需编程即可完成。操作界面简洁，只需简单拖拽，即可生成35+种专业图表...

有哪些好用的数据分析工具推荐?
答：1.Excel：作为最常见和基础的数据分析工具，Excel提供了丰富的功能和灵活性，可以进行数据清洗、筛选、计算和可视化等操作。2.Python：Python是一种通用编程语言，拥有强大的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib。它提供了广泛的数据处理和可视化功能，适用于各种规模的数据集。3.R语言：R语言是一...

主流数据分析工具有哪些?
答：1、Excel Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。2、SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能非常强大。3、R软件 R是一套完整的数据处理...

有效数据分析工具有哪些?
答：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，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础...

2021年数据分析师必用的工具有哪些?
答：它提供了各种高级分析解决方案，包括 机器学习，计划，分析和实时BI预测分析。它通过可视化，报告，分析应用程序，移动分析和办公室集成提供数据可视化。它在单个集成平台中提供了大量功能。关于2021年数据分析师必用的工具有哪些，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...