1樓：環球青藤
1、資料處理工具：excel
資料分析師，在有些公司也會有資料產品經理、資料探勘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是excel。有些公司也會涉及到像visio，xmind、ppt等設計圖示資料分析方面的高階技巧。
資料分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些網際網路公司仍然需要資料透視表演練、vision跨職能流程圖演練、xmind專案計劃導圖演練、ppt高階動畫技巧等。
2、資料庫：mysql
excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分資料量不是很大的公司。但是基於excel處理資料能力有限，如果想勝任中型的網際網路公司中資料分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般mysql。
你需要了解mysql管理工具的使用以及資料庫的基本操作;資料表的基本操作、mysql的資料型別和運算子、mysql函式、查詢語句、儲存過程與函式、觸發程式以及檢視等。比較高階的需要學習mysql的備份和恢復;熟悉完整的mysql資料系統開發流程。
3、資料視覺化：tableau & echarts
如果說前面2條是資料處理的技術，那麼在如今「顏值為王」的現在，如何將資料展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個專案得研究成果做彙報，那麼你不可能給他看單純的資料一樣，你需要讓資料更直觀，甚至更美觀。
echarts是開源的，**可以自己改，種類也非常豐富，這裡不多做介紹，可以去建立一個工作區瞭解下。
4、大資料分析：spss & python& hivesql 等
如果說excel是「輕資料處理工具」，mysql是「中型資料處理工具」那麼，大資料分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前網際網路公司年薪百萬重金難求大資料分析師的原因。
做資料分析，比較好用的軟體有哪些？
2樓：海同職座標**
雖然資料分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是資料獲取、資料儲存、資料管理、資料計算、資料分析、資料展示等幾個方面。而sas、r、spss、python、excel是被提到頻率最高的資料分析工具。
python
python，是一種物件導向、解釋型計算機程式設計語言。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。
r軟體r是一套完整的資料處理、計算和製圖軟體系統。它可以提供一些整合的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函式，從而使使用者能靈活機動的進行資料分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
spss
spss是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的檔案。
excel
可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
sas軟體
sas把資料存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程呼叫完成。
許多過程同時提供了多種演算法和選項。
3樓：匿名使用者
國內外各家的產品在功能上基本沒大的差別，基本都快失去辨別能力了。但你只要去實際使用，一定會發現各產品的不同。好的產品對應用場景有較深的理解，程式邏輯符合使用者業務特性，會使使用者使用起來事半功倍。
思邁特軟體其實就是這樣一家用心做產品的bi**商。
4樓：創作者
資料分析的基礎是資料管理。有款叫藍點通用管理系統的軟體，可由使用者自定義實現各種資料管理功能，簡單靈活，且資料統計分析很直觀方便。
5樓：楊麗清
資料分析軟體的確有很多種，適合不同型別的人員。
excel：還是很普遍的，大部分使用，只是資料一大就比較慢，而且寫函式比較麻煩，學好很重要；
bdp個人版：偏向視覺化分析，圖表型別不少，適合資料小白使用；
sas、spss：會涉及到一些資料建模的東西，相對比較難。
比較好的資料分析軟體有哪些？
6樓：海同職座標**
雖然資料分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是資料獲取、資料儲存、資料管理、資料計算、資料分析、資料展示等幾個方面。而sas、r、spss、python、excel是被提到頻率最高的資料分析工具。
python
python，是一種物件導向、解釋型計算機程式設計語言。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。
r軟體r是一套完整的資料處理、計算和製圖軟體系統。它可以提供一些整合的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函式，從而使使用者能靈活機動的進行資料分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
spss
spss是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的檔案。
excel
可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
sas軟體
sas把資料存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程呼叫完成。
許多過程同時提供了多種演算法和選項。
7樓：匿名使用者
回答一、excel
excel使用人群眾多是新手入門級資料分析工具，也是最基本的資料分析工具之一。excel主要學習使用常用函式、快捷鍵操作、基本圖表製作、資料透視表等。excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數資料分析工作的需要。
而且excel提供了相當友好的操作介面，對於有基本統計理論的使用者來說更容易上手。
二、sql軟體
sql是一種資料庫語言，它具有資料操作和資料定義功能，互動性強，能給使用者帶來很大方便。sql專注於select、聚合函式和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統，技術較為成熟。
這類資料庫包括mysql.sqlserver.oracle.
sybase.db2等等。
sql作為一種操作命令集，以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎，成為提高資料庫執行效率的保證。sqlserver資料庫的應用可以有效提高資料請求和返回速度，有效處理複雜任務，是提高工作效率的關鍵
三、python軟體
python提供了能夠簡單有效地對物件進行程式設計的高階資料結構。python語法和動態型別，以及解釋性語言的本質，使它成為大多數平臺上寫指令碼和快速開發應用的程式語言，並可用於可定製軟體中的擴充套件程式語言。豐富的python標準庫提供了源**或機器**，適用於各種主要系統平臺。
python有極其簡單的解釋文件，所以更容易上手。
四、bi工具
bi工具是商業智慧(busines inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大資料分析解決方案，可以有效地整合企業中現有的資料，快速準確地提供報表和幫助領導作出決策的資料依據，幫助企業做出明智的業務決策。bi工具是根據資料分析過程設計的。
首先是資料處理，資料清理，然後是資料建模，最後是資料視覺化，用圖表識別問題，影響決策。
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8樓：
spss是軟體裡比較簡單的 ，學校裡使用的比較多一些，可以採用選單的模式 帶少量的命令編輯matlab常常在建立統計和數學模型的時候比較好用 但是很難學 反正我學了一個學期楞是就知道個皮毛finereport 兼顧了基本的資料錄入與展現功能，一般的資料來源都支援，學習成本比較低，比較適合企業級使用者使用，sas我沒用過
好用的資料分析工具有哪些？ 10
9樓：蝴蝶
（1）sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理（2）會用excel/sql做基本的資料分析和展示（3）會用指令碼語言進行資料分析，python or r（4）有獲取外部資料的能力，如爬蟲
（5）會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告（6）熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。
學資料科學，上cda.cn
10樓：宋懵懵的資料生活
資料分析工具有很多，好用的國外的tableau和國內億信華辰的abi啊，這兩款我們公司都用過，個人覺得，abi更能滿足國人需求
11樓：匿名使用者
資料程式設計工具有python、r、sas等，目前用得多的是python,如果有語言基礎的小夥伴上手很快，語法、函式、物件導向這些都比較簡單，沒有基礎的小夥伴也可以自學，不是很難。
大資料技術:這個相對來說有些難度，不過有專業的工具讓我們用，比如第四正規化的產品和阿里雲的機器學習pan都是可以直接出結果的工具；
分析&ai：這部分先了解資料分析的基本流程和分析手法；上面的如果都學了，可以到阿里雲大學上面去做幾個資料分析方面的案例，增加對資料分析的流程理解和相關技術應用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具來實現的，比較簡單，建議大家自己程式設計實現，也可以到天池大賽、九道門上去看一些案例，自己做做訓練。
12樓：匿名使用者
簡單好用的資料分析工具有很多，excel或者bi。但是excel要想分析得溜，或視覺化做得漂亮，需要熟練掌握高階函式甚至一些vba水平。
所以很多情況下用bi工具做資料分析更簡單。bi工具有很多，個人做資料分析用可以用finebi。能夠連線資料——處理資料——視覺化分析——視覺化報告，整個過程不需要寫**寫公式，都是視覺化操作，上手很簡單。
資料分析的作用有哪些 資料分析的具體內容有哪些
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