Ⅰ 主流数据分析工具有哪些
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、计算和制图软件系统。具备数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能。
4、SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是比较成熟的分析工具，操作简便、编程方便、功能强大。
5、Python
Python可以说是现在进行数据分析处理的主流软件工具了，强大的库和编程特性，可以帮助我们快速处理大规模的数据分析和挖掘任务。
Ⅱ 数据分析常用哪些工具
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跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、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操作;数据表的基本操作、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。好比公司领导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。
Ⅲ 一般数据分析师常用的工具有哪些
①数据处理工具：Excel
在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据;Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据：各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。
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操作;数据表的基本操作、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
目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富。
④大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。
Ⅳ 分析数据的软件有哪些
1、Excel
Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据透视图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习VBA。EXCEL功能的强大只有那些正真学过它的人才能知道
2、SQL
毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
4、Tableau
Tableau这款软件 与 Excel 的数据透视图有异曲同工之处，都是可以直接用鼠标来选择行、列标签来生成各种不同的图形图表。但Tableau的设计、色彩及操作界面给人一种简单，清新的感觉，做出来的图比 excel 的更美观。
5、SPSS
SPSS界面操作比较简单，只要认识软件基本界面和功能，准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但要想读透SPSS给出的分析结果，需要比较扎实的统计学知识。侧重于统计分析类模型，能解决绝大部分统计学问题。
Ⅳ 数据分析的常见工具有哪些
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
Ⅵ 大数据分析工具有哪些
1、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
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“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。