数据分析软件有哪些(数据分析的基础软件工具)

数据分析除了需要更好的数学统计基础和对数据的敏感性外，有一个熟练的“大师”是非常重要的。数据分析的软件类型包括：Excel、SQL、BI、统计编程、数据可视化 JavaScript 库、R 语言等等。

1.Excel 数据处理

Excel：数据处理及其分析解决方案，这个工具不用说，这个基础和数据分析这个工作不会消失，可以说这个东西是数据分析软件工具的前提，掌握它进一步学习使用我们 BI 工具或统计编程工具有很大的帮助。

它的作用非常强大，数据分析中最常用的作用是：数据透视表、分析工具库、可视化图表、自动数据处理、快速实现业务报表开发等，其数据输入可以手动输入，也可以通过各种标准文件进口，也可以应用程序“Power Query实现从数据库中取数的功能。

2.数据库操作

SQL：结构化数据查看，主要用于查看关系数据库中的数据，如：Oracle、SQL Server、MySQL、Hive、PosgreSQL 等。

3.BI 工具

BI（Business Intelligence 商务智能)工具不仅是数据可视化，更是智能数据分析工具，可以大大提高数据分析的效率。主要有以下几点。 2 款：

Tableau BI：与数据可视化软件相比，数据可视化软件 Excel，它可以支持大量数据的可视化。不免费，但淘宝上有低价标准版 key 一年卖几十块。

PowerBI：和 Tableau 类似的数据可视化软件，微软生产，PowerBI Desktop 免费版，免费版也可以在免费版中使用 PowerBI Service 公开分享，但如果需要按角色分享，就需要付费，或者更多的企业云角色也需要付费。但是免费版本 PowerBI Desktop 完成所有的工作就足够了。

其实 PowerBI 和 Tableau 关键本质是一样的，这个核心就是 Excel 数据透视表和数据透视图。它们都以拖动字段的形式完成数据透视分析，一键生成图表。这就是为什么如果是对的， Excel 数据透视表掌握得很好，去学习这两个工具会很快上手。

4.统计编程

菜单式统计工具：SPSS，三种统计编程工具：SAS、Python、R

常见的统计模型(或方法)：

数据点估计、区间估计、方差分析(卡方检验、t 检测、F )数据降维(如主要成分分析、因子分析等)。)

常见的数据挖掘模型：

预测算法(如多线性回归模型、决策树模型、随机森林模型、K 邻近算法、svm算法 SVM )分类算法(如模型等) Logistic 回归模型，贝叶斯算法，改进树木 GBDT 等)聚类算法(如算法等) K 均值聚类、层次聚类、密度聚类等)

5.数据可视化 JavaScript 库

Echarts 和 JavaScript 数据可视化库，用于制作数据可视化网页。

6.R 语言

R 它是用于数据分析、绘图的语言和操作环境。R 属于 GNU 该系统是一种随机、免费、源代码开放的软件，是统计计算和统计绘图的高质量工具。R 它是用于数据分析、绘图的语言和操作环境。R 属于 GNU 该系统是一种随机、免费、源代码开放的软件，是统计计算和统计绘图的高质量工具。R 语言开发 IDE 一般采用的是 Rstudio，社区版是免费的，一般就够了。

7.SQL

这儿的 SQL 不是单指 mysql 或是 oracle，亦或者 hive 等等，但指规范 SQL 查询语言。数据库可以根据数据库存储大量的数据，根据数据库存储大量的数据。 SQL 可以进行复杂的数据关联查看，如多个表之间的关联信息。写好。 SQL，它还可以有效地发现数据之间的关系，并做出最具商业价值的数据分析报告。

通过数据分析实现软件和信息之间的平衡。材料组合、数据分析方法、常用材料存储独特技术，如深度分析方法、数据库为载体，建立以工具书为核心的硬件数据系统，将材料存储在软件或硬件中，以便在整个软件开发和制造过程中有效应用。

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