數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

說到數(shù)據(jù)分析工具，被提及頻率最高且使用最多的不過是這幾種：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。

Excel

Excel作為入門級的工具，是最基礎(chǔ)也是最主要的數(shù)據(jù)分析工具，它可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，數(shù)據(jù)透視圖是Excel中最重要的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表，中級學函數(shù)透視表，高級學習VBA。EXCEL功能的強大只有那些正真學過它的人才能知道。

SQL

毫不夸張地說，SQL是數(shù)據(jù)方向所有崗位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數(shù)據(jù)的定義語言、數(shù)據(jù)的操縱語言以及數(shù)據(jù)的控制語言；在數(shù)據(jù)的操縱語言中，理解SQL的執(zhí)行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數(shù)，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數(shù)據(jù)分析，SQL是必要技能。

Smartbi

Smartbi是專業(yè)的BI工具，基于統(tǒng)一架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數(shù)據(jù)挖掘以及其他輔助功能，并且具有分析報告、結(jié)合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發(fā)展歷史，國產(chǎn)BI軟件中最全面和成熟穩(wěn)定的產(chǎn)品。廣泛應(yīng)用于金融、政府、電信、企事業(yè)單位等領(lǐng)域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

Tableau

Tableau這款軟件 與 Excel 的數(shù)據(jù)透視圖有異曲同工之處，都是可以直接用鼠標來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設(shè)計、色彩及操作界面給人一種簡單，清新的感覺，做出來的圖比 excel 的更美觀。

SPSS

SPSS界面操作比較簡單，只要認識軟件基本界面和功能，準備好數(shù)據(jù)輸入進行分析，軟件會就自動給你算出分析結(jié)果。但要想讀透SPSS給出的分析結(jié)果，需要比較扎實的統(tǒng)計學知識。側(cè)重于統(tǒng)計分析類模型，能解決絕大部分統(tǒng)計學問題。

SAS

SAS 作為統(tǒng)計分析系統(tǒng)，是為所有需要進行數(shù)據(jù)處理、分析的工作人員提供的一種易學易用的軟件系統(tǒng)，SAS的功能較 SPSS 而言更強大一些，它的語句針對性也比較強。SAS數(shù)據(jù)分析功能主要包括統(tǒng)計分析、經(jīng)濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務(wù)分析和全面質(zhì)量管理工具等。

Python

Python的人氣如今是越來越高，幾乎無人不知，這里就不做太多的闡述了。Python高人氣的同時也誕生了大量的 Python 大神，Python 工具庫也非常豐富，這也為 Python 的用途廣泛打下了基礎(chǔ)。相比 Excel、SQL 而言，Python 的綜合功能最為強大，也更加便捷高效，能夠大大提升工作效率。

R

R 與 Python 不同，Python 是一套較為平衡的語言，觸及方方面面，但 R 在統(tǒng)計方面較為突出。R的優(yōu)勢在于有包羅萬象的統(tǒng)計函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應(yīng)的包直接使用；相比Python在這方面貧乏不少。