文章摘要：人们在使用数据分析工具时，会根据自己的需求选择不同种类的工具，以达到最高效的效率数据分析最常用的软件，接下来让我们来看看常用的数据分析软件大全推荐吧。 常见的数据分析工具一一、数据分析工具基本情况 &nXXXXXXXXXX

人们在使用数据分析工具时，会根据自己的需求选择不同种类的工具，以达到最高效的效率，接下来让我们来看看常用的数据分析软件大全推荐吧。

常见的数据分析工具一

一、数据分析工具基本情况

以需求侧信息中提到该工具的次数作为分析工具权重。上图中工具越⼤大提到的次数越多，表示工具越流行。excel、sql为最为需求侧提到最多的数据分析工具。⽽spss、sas、r、python次之，而大数据工具如haddop等也提到较多。

二、不同薪酬水平分析工具结构比较

三、不同分析工具岗位结构比较

四、数据分析岗位工具

业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主；excel在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具sql也被提及很多次，sas、spss等统计分析软件是业务分析的流行工具。

五、数据挖掘岗位工具

数据挖掘工具中，包括了数据分析工具与平台开发⼯工具：python在数据挖掘中被提及最多，r其次；数据挖掘类岗位需求信息多次提到hadoop、spark、java等平台开发工具；数据处理⼯工具sql被提及较多。

六、大数据分析岗位工具

数据分析工具上，主要包括了平台开发工具与分析工具：hadoop、spark、java等⼤大数据平台开发工具需求最为旺盛；ptyhon、r在大数据分析中提及；很多传统统计分析工具如spss、sas等被提到得并不多。

七、工具关联分析-规则

规则主要体现了各个工具在招聘信息中共同出现的次数的多少，这⾥里输出共现频率最⾼的前11条规则。sas、spss、r三个⼯工具被共同提到的次数较多；开发工具、大数据工具被共同提到的次数较多；python与r、开发工具、大数据工具被共同提到的次数比较多。

八、工具关联分析-网络图

网络图体现了关联的各个工具或工具组合之间的关系。左图有圆圈背景的节点代表右⼿手规则：图的下⽅以excel、ppt、spss为主，代表了业务分析的必备工具；图的中央以sas、sql、r为主，代表了进阶的业务分析工具与数据挖掘工具，其中sql、r⽐比较靠上⽅方，也代表了这两类工具的跨界性；图的上方是python、大数据工具、开发工具；位于图的上方，代表了技术要求更⾼的大数据平台常⽤用分析与数据挖掘的常用工具。

常见的数据分析工具二

1、excel

excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具。excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，vba等，excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。它能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的，但处理的数据量较小。

2、spss

spss是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。spss采用类似excel表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

3、sas

sas是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。sas由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。你需要编写sas程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误比较困难。

4、r

r是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。其最主要的特点是免费、开源、各种各样的模块十分齐全，在r的综合档案网络cran中，提供了大量的第三方功能包，其内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型，可以说无所不包，无所不容，这也是为什么r正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。

5、python

python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。python语法简洁而清晰，阅读一个良好的python程序就感觉像是在读英语一样。python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于r或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的python有利于各个业务之间的融合。如果使用python，能够大大地提高数据分析的效率。

6、sql

毫不夸张地说，sql是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易数据分析最常用的软件，概括起来就是增删改查。sql需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解sql的执行顺序和语法顺序，熟练掌握sql中的重要函数，理解sql中各种join的异同。总而言之，要想入行数据分析，sql是必要技能。

7、bi工具

商业智能bi是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。bi工具都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表来识别问题并影响决策。

以亿信abi为例，其融合了etl数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。可以通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，可预先对数据源进行整合及处理，通过简单的拖拽即可生成各式各样的可视化图表。

常见的数据分析工具三

hadoop

hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。hadoop 还是可伸缩的，能够处理 pb 级数据。此外，hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！