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2023-02-28 19:14:29
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1、思迈特软件Smartbi：具有仪表盘、灵活查询、电子表格(中国式报表)、OLAP多维分析、移动BI应用、Office分析报告、自助BI分析、数据采集填报、数据挖掘等功能模块，适用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。2、Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。3、SAS：SAS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。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。4、R：R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。5、Spss：SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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展开全部市场数据分析软件工具，其实非常多，根据不同的需求和具体的业务，可以自行选择——1、ExcelExcel 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、SPSSSPSS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、PythonPython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。
本回答被网友采纳展开全部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：MySQLExcel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。
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工欲善其事，必先利其器，工匠想要使他的工作做好，一定要先让工具锋利，要做好一件事，准备工作非常重要，对于数据分析师来说，好的数据分析工具，可以使得数据分析工作事半功倍，所以掌握数据分析工具是学习数据分析的关键。日常数据分析中，有80%的时间都是在数据处理和数据可视化，所以，借助工具进行数据清洗以及可视化很有必要，可以提高数据处理效率，以及丰富分析内容，针对不同的数据分析应用场景，可分为初级、中级、高级工具，下面举例说明。01. 初级应用工具刚刚入门学习数据分析使用Excel最为合适不过了，Excel操作简单，界面简洁，功能较多，不管是数据处理还是数据可视化，总能得心应手，并且，作为一款职场必备办公软件，其功能特点被大家所熟知，初级应用工具推荐使用Excel。对于Excel的学习，通常要求掌握数据分类汇总、数据透视表的使用，五类常用的Excel函数，包括文本清洗类、关联匹配类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类五类，除此之外，Excel还有比较多的工具箱，比如Excel自带的数据分析工具箱、PowerMap，独立开发的工具箱比如方方格子、EasyCharts、tusimple BI都能使得数据分析更加便捷。比如这里使用tusimple BI可以创建多种精美的图表，tusimple BI是一款专业的Excel 商务图表绘制插件，拥有超过120+项图表功能，傻瓜式一键出图，帮助用户轻松、高效地制作Excel所不能制作的高级图表，从此图表制作不再是难题。使用tusimple Bl让Excel增加了更为丰富的可视化库，既有瀑布图、马赛克图、增长箭头等咨询公司专属图表，也有华夫图、玫瑰图、桑基图等时尚流行的信息图表。这些图表100%采用Excel原生图表制作，完全和内置图表属性一样，随数据变化而自动更新。02. 中级应用工具熟练掌握Excel后，可以尝试使用一些更高级的数据分析工具，一方面，如果数据量比较大的时候，仍然使用Excel就会变得比较困难，处理效率慢不说，就连打开数据量大的表格都是个问题，另一方面，Excel在交互式图表方面功能有所欠缺，而PowerBI和Tableau很好的解决了这个问题，用于创建一个Dashboard最为合适不过，丰富了图表内容。PowerBI中内置了很多视觉对象，比如这里使用RadialBarChart径向条形图用来展示分类字段的数据达成情况，这里要展示各个市的体育代表团奖牌数据情况，将代表团拖入到Group，奖牌的属性（金牌、银牌、铜牌）拖入到Categories，值拖入到First Measure，就动态呈现了甘肃省第十五届运动会奖牌榜的变化情况。Animated Bar Chart Race可以动态演示数据达成，这里动态演示不同月份手机品牌数的动态变化，将品牌拖入到Name，数量拖入到Value，月拖入到Period，所有的视觉对象都是内置的，使用起来轻松、方便。PowerBI和Tableau的使用相对比较简单，在数据清洗方面有大量的功能菜单可以使用，比如数据排序、数据去除重复值、数据聚合等，除此之外，还可以使用软件内的计算字段功能，对数据做更高级的清洗，有意思的是，在数据可视化时，PowerBI和Tableau都可以使用简单的“托拉拽”，就可以生成一个丰富的交互式图表。03. 高级应用工具学习了中级应用后，接下来是重头戏，介绍MySQL和Anaconda，之所以放在最后来讲，是因为这两种软件功能实在是太过于强悍，首先说说MySQL软件，MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，简而言之，MySQL用于管理数据，而数据是一个企业的生命线，可见MySQL的重要性不一般，MySQL通常用于数据清洗和数据存储。其次，再说说Anaconda软件，Anaconda软件是一个开源的包、环境管理器，其具有数据清洗、数据建模、数据可视化等众多的包，比如，下面为常见的数据分析包。NumPy：科学运算包，Pandas：数据处理和分析工具包，Matplotlib：绘图工具包，SciPy：数据运算包，Scikit-learn：机器学习工具包，Seaborn：可视化包除常规软件使用，对应的还有一些比较好的编译器和插件，比如MySQL软件可连接Navicat Premium使用，Anaconda软件可连接PyCharm Community 使用，并且，Jupyter Notebook还有众多插件，这里推荐JupyterLab，让你在写代码的时候，感受到插件所带来的快捷，如下就是Anaconda软件连接PyCharm Community进行代码编译。总结来说，在数据分析不同的学习阶段使用的数据分析工具是不一样的，在入门学习阶段使用Excel即可，并搭配一些Excel插件，后期可以学习PowerBI或者是tableau，推荐使用PowerBI，可以较好的与Excel的学习做衔接，如果想要进阶学习数据分析，可以继续学习SQL和Python，相应的安装对应的数据分析工具。数据分析，简单来说就是用各种软件来进行数据分析。现在市面上各种数据分析工具、软件很多，SQL、Power BI、Python等等。如果想要转行数据分析，但是之前没有涉猎过的小伙伴，还是跟着专业的老师学习会更加高效。本人推荐下面的数据分析实战训练营，不仅有常用的数据分析工具的学习→数据分析方法的掌握→当行业项目实战，还有数据分析行业大咖猴子老师坐镇，零基础&进阶人群统统适用，快点击下方卡片进入学习~}