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1、EXCEL
Excel作为一个入门级的工具，是最基础最主要的数据分析工具。Excel有很多强大的功能，比如创建表单、透视表、VBA等等。Excel的系统庞大到任何分析工具都无法超越，保证每个人都能根据自己的需求分析数据。可以满足大部分数据分析工作的需求，同时提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说非常容易上手，但是处理的数据量较小。
2、SPSS
SPSS是世界上最早使用图形菜单驱动界面的统计软件。其最突出的特点是极其友好的操作界面和优美的输出效果。用户只要掌握一定的操作技能和统计分析原理，就可以使用该软件为具体的科研工作服务。SPSS使用类似于EXCEL的表格来输入和管理数据，其数据接口具有通用性，因此可以方便地从其他数据库中读取数据。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程，完全可以满足非统计专业人员的工作需求。
3、SAS
SAS是世界上更大的软件公司之一，也是商业智能和分析软件及服务的全球领导者。SAS由于其强大的功能和可编程性，很受高级用户的欢迎。正因为如此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作。你需要编写SAS程序来处理和分析数据。如果程序中有错误，很难发现并改正。
4、R
r是一种统计计算和绘图的语言。它不仅是一种语言，也是一种数据计算和分析的环境。它的主要特点是免费、开源、模块齐全。CRAN ， R的综合存档 *** ，提供了大量的第三方功能包，涵盖从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社交 *** 分析到自然语言处理，从各种数据库和语言接口到高性能计算模型，可以说是包罗万象，这也是R在越来越多行业的原因。
5、
是一种面向对象的解释性计算机编程语言。语法简单明了，所以读一个好的程序感觉就像读英语一样。活跃在数据分析和交互、探索性计算和数据可视化领域。还具有强大的编程能力。这种编程语言不同于R或。有一些非常强大的数据分析能力，也可以用于抓取、编写游戏和自动运维。它广泛应用于这些领域。这些优势使得一种技术能够解决所有的业务服务问题，充分说明有利于各种业务的融合。如果使用，可以大大提高数据分析的效率。
6、SQL
毫不夸张的说， SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门相对容易。简单来说，就是添加、删除和更改查询。SQL需要掌握的知识点主要有数据定义语言、数据操作语言、数据控制语言。在数据操作语言中，了解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，了解SQL中各种join的异同。总之， SQL是数据分析的必备技能。
7.商业智能工具
商业智能BI是为数据分析而生的，起点很高。其目的是缩短从业务数据到业务决策的时间，用数据影响决策。BI工具都是按照数据分析流程设计的。首先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表发现问题，影响决策。
以宜信ABI为例，集成了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据报表、移动应用等核心功能。通过填表和填表，可以实现数据采集和补充记录，提前整合处理数据源，通过简单的拖拽就可以生成各种可视化图表。

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