数据分析软件有什么？

进行数据分析除了需要良好的数学统计基础、对数据的敏感性外，有一位熟练使用的软件是非常重要的，那常用的数据分析软件有什么呢？例如：Python、Excel、SPSS、power bi、Matlab、R语言、SQL等等。

1.Python

这是免费开源的软件，适合于数据分析，机器学习，深度学习。Python还能网站开发，爬虫等等，Python除了不能生孩子，其它都能干。我们暂且理解为：Python是万能的。 Python的开发IDE有很多，像sublime text，PyCharm，VSCode，ipython等等，开发工具实在是太多了，都让人产生选择恐惧症了，其实都一样，本人推荐PyCharm，毕竟jetbrains全家桶里面的工具都灰常好用。

2.Excel 

这个很不起眼的又是最常用的数据分析工具，算是使用范围最广的数据分析工具了。这个工具通常会被那些会写几行low bi 代码的“伪程序员所鄙视”。实际上，只要会用鼠标，哪怕你只是个初中生，也能进行简单的对列求和，平均数，这些生活中很常见的数据分析指标了。Excel可以常规的数据图标、可视化功能，处理150万条以内数据没问题。

3.SPSS

SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。 SPSS做类似于因子分析，回归分析等等的统计分析不错，很方便，鼠标点击，就能得到详细报表。

4.power bi

BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。 BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。 BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。最后需要学习可视化和信息图的制作。

5.Matlab

Matlab这个工具学习工科，数学专业的同学肯定再熟悉不过了。参加大学生数学建模竞赛的话，很多人就是使用的这个工具。 MATLAB（矩阵实验室）是MATrix LABoratory的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言（包括C、C++、Java、Python和FORTRAN）编写的程序。 尽管MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱（Toolbox）它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有一个配套软件包Simulink，提供一个可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。

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。

数据分析是为了开发软件和数据的均衡。数据分析要大量地使用数据集、数据分析手段，建立的数据存储的特殊技术，如利用深度分析法，以数据库为基础，建立基于工具目录的硬件的数据分析系统，并对数据存储在软件或硬件中，以便在整个软件的开发、建造过程中有效地运用。数据分析建立的特殊技术包括对过程分析、利用模拟，利用变量结构分析等等。数据分析也可能是从某些逻辑分析开始的。以上就是小编分析整理的数据分析的软件有哪些，希望对你有帮助。