excel數據分析工具有哪些

㈠ 分析數據的軟體有哪些

1、Excel

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

2、SQL

毫不誇張地說，SQL是數據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據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中，理解SQL的執行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。

3、Smartbi

Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

4、Tableau

Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處，都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、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。

5、SPSS

SPSS界面操作比較簡單，只要認識軟體基本界面和功能，准備好數據輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透SPSS給出的分析結果，需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型，能解決絕大部分統計學問題。

㈡ 數據分析工具有哪些，有什麼區別

Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。


Smartbi Excel分析的功能亮點

1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定

2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析

3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據

4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據

5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境

6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算

7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權

思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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㈢ 有效數據分析工具有哪些

1、Excel

在很多人眼裡，Excel只是一個辦公軟體，但實際上，大部分人對Excel的認知還不到50%。Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

當然也有人認為自己非常精通計算機編程語言，不屑於使用Excel這種工具，因為Excel不能處理大數據。但換個思維想想，我們在日常中用到的數據是否超過了大數據這個極限呢?而且我們國家中小微型企業佔了大部分，Excel足夠處理絕大多數的數據分析需求。

2、Python

不可否認的是，python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。你可以隨心所欲地寫代碼執行你想要的東西。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。

尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。

新人在初入門時可以先不學Python，很多初級崗位甚至用不上Python，但如果想在這條路上長遠發展，它一定是個逃不開的工具。

3、BI工具

BI也就是商業智能，這類工具就是為數據分析而生的。你會發現BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

㈣ 數據分析的常見工具有哪些

1、數據處理工具：Excel

數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。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等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、資料庫：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據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;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

3、數據可視化：Tableau & Echarts

如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，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項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。

㈤ 數據統計分析軟體有哪些

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、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。

2、SAS

SAS由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。SAS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。

3、R

R擁有一套完整的數據處理、計算和制圖功能。可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。

4、SPSS

SPSS除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。

㈥ 數據分析工具軟體有哪些

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi

Excel也存在一些問題，長期困擾一線業務用戶：

1.首先是性能問題。對於大數據量，Excel處理起來很慢，甚至超過100萬行，就完全不支持。

2.數據獲取的過程麻煩。特別是周期性的數據獲取，每次都要找IT人員幫忙，再粘貼到excel中去。

3.共享的安全性和便利性問題。用戶大都是把Excel文件通過郵件或即時通訊軟體共享。首先，文件滿天飛，不好管理；其次，許可權不好控制，沒法做到只共享分析結果，而不共享明細數據；最後，數據沒法做到每個人的數據不同，根據用戶許可權動態更新數據。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。


Smartbi Excel分析的功能亮點

1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定

2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析

3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據

4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據

5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境

6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算

7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權

思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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㈦ 數據分析工具常見的有哪些

1、數據處理工具：Excel

數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。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等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

在Excel，需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用，特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真，掌握數據主動權，全面掌控數據；Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值，輕松整合海量數據：各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果，讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的，需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。

2、資料庫：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據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；數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復；熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

3、數據可視化：Tableau & Echarts

如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今「顏值為王」的現在，如何將數據展現得更好看，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項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀

如何理解數據可視化？像我們以前上學的時候學過的柱狀圖，餅狀圖，也是數據可視化的一種。只是在現在，簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。

Echarts是開源的，代碼可以自己改，種類也非常豐富，這里不多做介紹，可以去創建一個工作區了解下。

4、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等

如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，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互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因

大數據分析需要處理海量的數據，這對於數據分析師的工作能力要求就比較高，一般來說，大數據分析師需要會

（1）會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。

（2）會一些SPSS modeler基礎應用，這部分技能對應數據建模分析師

（3）何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作；會使用R語言數據可視化操作，讓學員學會如何用R語言作圖，如條形圖、折線圖和組合圖等等；是R語言數據挖掘，本部分數據挖掘工程師

（4）用Python來編寫網路爬蟲程序，從頁面中抓取數據的多種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行並發抓取等

總結一下

㈧ 3大常用的數據分析工具是什麼

3大常用的數據分析工具如下：

1、思邁特軟體Smartbi

思邁特軟體Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，他的目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

㈨ excel數據分析的工具的有哪些

Smartbi、
Tableau、
Smartbi、
Chart.js、
Raw、
Datawrappe。
這幾個都是較常用的數據分析工具