數據分析工具（數據分析工具的作用）

本文目錄一覽：

• 1、數據分析的常見工具有哪些?
• 2、數據分析的工具有哪些
• 3、常用的數據分析工具有哪些

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、數據庫：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。但是基于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。因此需要學會數據庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數據庫的基本操作;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，那么在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更愿意看，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，那么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。

數據分析的工具有哪些

一，rapidminer，在全世界的范圍內，它算是一個比較領先的數據挖掘解決方案，之所以它會得到大家的推崇和認可，跟它有先進技術作為依托有一定關系，它涉及的范圍很廣，許多行家在受訪過程中紛紛表示，總是用它來簡化數據挖掘過程中的一些設計和評價。

二，Hpcc，它是為了加快信息高速路而安排的一個計劃，據悉，該計劃一共投入了百億美元的資金，前期研發的目的是為了開發可擴展的軟件和系統，希望以此來開發有著千兆比特的網絡技術，因為它的傳輸能力極強，所以被應用于大數據分析中。

三，Hadoop，現在許多大數據分析新人都喜歡用hadoop來直接代表大數據分析，可見它是很重要的，之所以它會得到大眾的推崇和認可，其中一個原因就是它先預設了計算元素、存儲可能失敗的前提，然后通過多角度切入去確保這些可能被有效控制，不出現。

四，Pentaho

bi，它跟傳統的bi產品存在很大的差別，它是一個框架，該框架是以流程作為中心的，以中心作為基礎向外輻射再面向解決方案。Pentaho bi給大數據分析帶來了改革性的改變，它的問世讓quartz、jfree等獨立產品有了被集中的可能性，還能以此作為基礎為復雜的商務智能工作提供有效方案。

以上四種工具屬于大數據分析崗必備的工具，需要做到靈活、流暢使用才可以。

常用的數據分析工具有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展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軟件

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，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件，具有完整的數據輸入、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文件。

Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用于管理、統計財經、金融等眾多領域。

SAS軟件

SAS把數據存取、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調用完成。許多過程同時提供了多種算法和選項。