数据分析常用软件是什么？有哪些？

1.数据分析的定义

数据分析是伴随着现代信息技术的普及而产生的一种分析方式，一般是指运用数理统计方法,对调查所获的数据资料进行综合处理,以揭示事物内在数量规律的过程。随着技术的发展，数据分析在企业决策和产品设计中起着越来越重要的作用。产品设计者可以根据用户行为数据的分析，改进产品的功能来提高用户体验;另外，企业决策层可以根据数据分析的结果决定产品定位和企业的发展方向。

2.数据分析的常用软件

数据分析的常用软件有以下几种：

(1)Excel数据处理

Excel：数据的加工以及分析处理，这个工具不用多说，不会这个基本和数据分析这个工作也就没有了，可以说这玩意是数据分析的基础软件工具，掌握它对我们后面进一步学习使用BI工具或统计编程工具有很大帮助。

它的功能很强大，数据分析中最常用的功能有：数据透视表、分析工具库、可视化图表、自动化数据处理、快速实现业务报表开发等等，它的数据输入可以是手工输入，也可以是通过各类标准文件导入，也可以是使用“PowerQuery”功能实现从数据库取数。

(2)数据库操作

SQL：结构化数据查询，主要用于查询关系型数据库中的数据，例如：Oracle、SQLServer、MySQL、Hive、PosgreSQL等。

(3)BI工具

BI(BusinessIntelligence商业智能)工具不仅仅是数据可视化，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2款：

TableauBI：数据可视化软件，相比Excel，能够支持更多数据的可视化。不免费，但是淘宝上有低价格的专业版key卖一年几十块。

PowerBI：和Tableau类似的数据可视化软件，微软出品，PowerBIDesktop免费，免费版也可以在PowerBIService上进行公开分享，但是如果需要按角色分享就需要付费了，或者更多企业云上功能也需要付费。但是免费版本的PowerBIDesktop足以完成所有工作。

其实PowerBI和Tableau的核心本质是一样的，这个核心就是Excel的数据透视表和数据透视图。它们都是通过拖拽字段的方式，实现数据透视分析，并一键生成图表。这也是为什么说如果你对Excel数据透视表很掌握，再去学习这两门工具上手会很快。

(4)统计编程

一款菜单式统计工具：SPSS，三款统计编程工具：SAS、Python、R。

常用的统计模型(或方法)：

数据的点估计、区间估计、方差分析。

各种假设检验(卡方检验、t检验、F检验、正态性检验等)。

数据降维(如主成分分析、因子分析等)常用的数据挖掘模型：

预测类算法(如多元线性回归模型、决策树模型、随机森林模型、K近邻算法、支持向量机SVM模型等)。

分类算法(如Logistic回归模型、贝叶斯算法、提升树GBDT算法等)。

聚类算法(如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是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言开发IDE通常使用的是Rstudio，社区版免费，通常够用了。

(7)SQL

这里的SQL不是单指mysql或者oracle，亦或者hive等，而是指标准SQL查询语言。数据库可以存储大量的数据，通过SQL可以进行复杂的数据关联查询，比如几张表之间的关联信息。写好SQL，也能高效的挖掘出数据之间的关系，做出最有商业价值的数据分析报表。

通过数据分析来实现软件和数据之间的平衡。资料分析要大量使用资料集合，数据分析手段，所用资料储存的特殊技术，如深度分析法，以资料库为基础，建立以工具书为基础的硬件资料分析系统，资料储存于软体或硬体，以便在整个软体发展、制造过程中，能有效运用。

以上就是有关于数据分析的定义及常用软件的全部介绍，如果还想了解更多数据分析的相关内容，敬请关注三个皮匠报告网站。

推荐阅读

什么是数据处理?包括哪些内容?

什么是元数据管理?方式有哪些?

《蚂蚁金服：数据分析平台演进及数据分析方法应用.pdf(42页).pdf》

《麦肯锡：财富管理的数据分析变革之道(9页).pdf》