❶ Spss ，Excel跟sql 有什麼差別在線等！！！！
分給我。
SPSS主要是用來統計分析數據的，EXCEL主要用來整理數據並作簡單的統計分析，SQL主要是一種數據集的查詢機制。SPSS界面友好，使用簡單，但是功能很強大，也可以編程，能解決絕大部分統計學問題，適合初學者。EXCEL能做一些簡單直觀的統計分析，如果已經安裝宏的話還能做一些數值分析，也很實用。個人認為些都是數據處理應用的軟體，其中excel界面最為友好，但功能是在太過單一，僅適用於日常的簡單數據處理，不適於較復雜的模型分析，因此科研上應用不多；spss有比較強的專業性，另外spss也採用圖形界面，但spss的主要缺點是數據輸出，不能用word等文字處理工具直接打開。Excel在數據分析中最為基礎，最易掌握，圖形工具強大和完善，但不適宜大型統計分析；SPSS軟體為專門為統計而開發的軟體，一般用於大型統計，而對於圖形工具上不太全面，不易掌握。但二者常常兼用互補。EXCEL是最常用的 既可以處理文字信息如數據透視表也可以整理數據信息如：進行方差分析、回歸等等 在日常生活中使用最多，而SPSS是一個在數據處理如：方差分析等待比較專業的一個軟體。非專業人使用較少。絕大部分問題EXCEL均可以解決。SQL是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統，可以使用相同的SQL語言作為數據輸入與管理的SQL介面。
❷ 有哪些做數據分析好用的軟體工具
其實工具是非常具有個人喜好傾向的，每個數據分析師都有自己最習慣的工具，那麼被提及頻率最高且使用最多的不過是這幾種：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel是最入門也是最基礎同時也是最主要的數據分析工具，優點也是數不勝數，而且是人人裝機必備，所以協同起來非常方便。
SQL是數據分析這個職業人手必會的工具之一，入門相對來說比較簡單，業內人笑稱這是增刪改查的小能手，總之如果想做數據分析師，那麼這個工具是必備技能。SmartbiSmartbi是專業的BI工具，非常穩定且操作簡單，功能也非常全面。TableauTableau和Excel部分功能有一些相似之處，但Tableau的界面優化更加完美，做出來的圖比excel 要美觀很多。
SPSS操作比較簡單，只要你對界面和功能基本會用，那麼准備好數據輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但是要想能讀懂分析結果，需要自己有扎實的基礎。
SAS 統計分析系統功能較 SPSS 而言更強大一些，它的語句針對性也比較強。SAS數據分析功能主要包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。PythonPython相比 Excel、SQL 而言，綜合功能最為強大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。RR 在統計方面較為突出。R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
但是數據分析師不是單單只學會運用工具就可以的，最重要的還是數據分析思維和業務思維，以及強大的邏輯思維能力。
❸ my sql 和spss的區別
SPSS主要是用來統計分析數據的，EXCEL主要用來整理數據並作簡單的統計分析，SQL主要是一種數據集的查詢機制。SPSS界面友好，使用簡單，但是功能很強大，也可以編程，能解決絕大部分統計學問題，適合初學者。EXCEL能做一些簡單直觀的統計分析，如果已經安裝宏的話還能做一些數值分析，也很實用。個人認為些都是數據處理應用的軟體，其中excel界面最為友好，但功能是在太過單一，僅適用於日常的簡單數據處理，不適於較復雜的模型分析，因此科研上應用不多；spss有比較強的專業性，另外spss也採用圖形界面，但spss的主要缺點是數據輸出，不能用word等文字處理工具直接打開。Excel在數據分析中最為基礎，最易掌握，圖形工具強大和完善，但不適宜大型統計分析；SPSS軟體為專門為統計而開發的軟體，一般用於大型統計，而對於圖形工具上不太全面，不易掌握。但二者常常兼用互補。EXCEL是最常用的 既可以處理文字信息如數據透視表也可以整理數據信息如：進行方差分析、回歸等等 在日常生活中使用最多，而SPSS是一個在數據處理如：方差分析等待比較專業的一個軟體。非專業人使用較少。絕大部分問題EXCEL均可以解決。SQL是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統，可以使用相同的SQL語言作為數據輸入與管理的SQL介面。
❹ SQL Server 和 Oracle 以及 MySQL 有哪些區別
oracle是主流的大型資料庫，大多數電信項目都是使用的oracle，而sqlserver與mysql主要是個人以及小型公司使用的的資料庫，但是sqlserver需要收費，mysql不用；
一：Oracle。Oracle的應用，主要在傳統行業的數據化業務中，比如：銀行、金融這樣的對可用性、健壯性、安全性、實時性要求極高的業務；零售、物流這樣對海量數據存儲分析要求很高的業務。此外，高新製造業如晶元廠也基本都離不開Oracle；電商也有很多使用者，如京東（正在投奔Oracle）、阿里巴巴（計劃去Oracle化）。而且由於Oracle對復雜計算、統計分析的強大支持，在互聯網數據分析、數據挖掘方面的應用也越來越多
二：MySQL。MySQL基本是生於互聯網，長於互聯網。其應用實例也大都集中於互聯網方向，MySQL的高並發存取能力並不比大型資料庫差，同時價格便宜，安裝使用簡便快捷，深受廣大互聯網公司的喜愛。並且由於MySQL的開源特性，針對一些對資料庫有特別要求的應用，可以通過修改代碼來實現定向優化，例如SNS、LBS等互聯網業務。
三：SQL Server。windows生態系統的產品，好處壞處都很分明。好處就是，高度集成化，微軟也提供了整套的軟體方案，基本上一套win系統裝下來就齊活了。因此，不那麼缺錢，但很缺IT人才的中小企業，會偏愛 MS SQL Server 。例如，自建ERP系統、商業智能、垂直領域零售商、餐飲、事業單位等等。
❺ 數據分析需要掌握哪些知識
數據分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的數據分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+數據透視表+圖表。
Excel數據透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕松實現對數據的分類統計、匯總等。
MySQL
數據分析師跟數據打交道，而數據存儲在資料庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的資料庫是MySQL資料庫。
統計學
統計學是數據分析師的理論基礎，只有具備扎實的理論基礎，才能在數據分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的數據分析工具，提供了非常友好的圖形操作界面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
Python
對於Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習
❻ 數據分析工具類軟體，好用的有哪些
其實工具是非常具有個人喜好傾向的，每個數據分析師都有自己最習慣的工具，那麼被提及頻率最高且使用最多的不過是這幾種：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel
Excel是最入門也是最基礎同時也是最主要的數據分析工具，優點也是數不勝數，而且是人人裝機必備，所以協同起來非常方便。
SQL
SQL是數據分析這個職業人手必會的工具之一，入門相對來說比較簡單，業內人笑稱這是增刪改查的小能手，總之如果想做數據分析師，那麼這個工具是必備技能。
Smartbi
Smartbi是專業的BI工具，非常穩定且操作簡單，功能也非常全面。
Tableau
Tableau和Excel部分功能有一些相似之處，但Tableau的界面優化更加完美，做出來的圖比excel 要美觀很多。
SPSS
SPSS操作比較簡單，只要你對界面和功能基本會用，那麼准備好數據輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但是要想能讀懂分析結果，需要自己有扎實的基礎。
SAS
SAS 統計分析系統功能較 SPSS 而言更強大一些，它的語句針對性也比較強。SAS數據分析功能主要包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。
Python
Python相比 Excel、SQL 而言，綜合功能最為強大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。
R
R 在統計方面較為突出。R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
但是數據分析師不是單單只學會運用工具就可以的，最重要的還是數據分析思維和業務思維，以及強大的邏輯思維能力
❼ 數據分析里，vba和sql哪個更重要
vba是vba編程嗎？
看你是用什麼工具做分析了，如果excel做的多，vba就有用了。
如果數據都是存儲在資料庫里，sql就有用了。
感覺大數據量，一般還是資料庫的較多，所以sql更有前景和重要吧。
❽ SQL Server資料庫與Access資料庫有什麼區別
SQL Server資料庫與Access資料庫的區別
1、Access是由微軟發布的關聯式資料庫管理系統。它結合了Microsoft Jet Database Engine和圖形用戶界面兩項特點，是Microsoft Office的系統程序之一。Access具有強大的數據處理、統計分析能力，利用Access的查詢功能，可以方便地進行各類匯總、平均等統計，可以用來對數據進行分析，並且可以靈活設置統計的條件。除此之外，它簡單易學，低成本地滿足那些從事企業管理工作人員的需要。另外，在開發一些小型網站Web應用程序時，用來存儲數據。
2、回過頭來說SQL Server。SQL是用於訪問和處理資料庫的標準的計算機語言。SQL是Structured Query Language的縮寫，是一種結構化查詢語言，是資料庫查詢和程序設計語言。SQL面向資料庫執行查詢；SQL可從資料庫取回數據；SQL可在資料庫中插入新的記錄；SQL可更新資料庫中的數據；SQL可從資料庫刪除記錄；SQL可創建新資料庫；SQL可在資料庫中創建新表；SQL可在資料庫中創建存儲過程；SQL可在資料庫中創建視圖；SQL可以設置表、存儲過程和視圖的許可權。同時，SQL被作為關系型資料庫管理系統的標准語言。它是高級的非過程化編程語言，是溝通資料庫伺服器和客戶端的重要工具，允許用戶在高層數據結構上工作。繼續回來說SQL Server。
3、SQL Server是一個關系資料庫管理系統。因此，前者是作為一種標准化的結構查詢語言而言的，後者是關系資料庫的管理系統，它是一個全面的資料庫平台。單就二者的比較而言，Access資料庫是桌面資料庫系統，而且它可以開發基於自己的桌面資料庫應用(UI),也可以作為前端開發工具與其它資料庫搭配開發應用程序(如SQL Server,DB2,Oracle等)。
4、但是Access資料庫數據儲存量小，安全性不夠高，對高強度操作適應性比較差。SQL Server是一個關系資料庫管理系統，安全性高，真正的客戶機/伺服器體系結構，圖形化用戶界面，使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單，豐富的編程介面工具為用戶進行程序設計提供了更大的選擇餘地。而且具有很好的伸縮性，可跨越多種平台使用，對Web技術的支持，使用戶能夠很容易地將資料庫中的數據發布到Web頁面上。但是相對於Access資料庫而言，SQL Server資料庫未免有些復雜，如果在操作過程中本身對資料庫沒有過多的要求，相對來說Access資料庫還是比較容易操作的。
用一張圖來說明二者之間的區別：
❾ Sql語言是一個什麼語言
結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統,可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。
(9)sql在統計分析中的強大擴展閱讀：
sql語言的特點
1、綜合統一
SQL語言集數據定義語言DDL、數據操縱語言DML、數據控制語言DCL的功能於一體，語言風格統一，可以獨立完成資料庫生命周期中的全部活動，包括定義關系模式、錄入數據以建立資料庫、查詢、更新、維護、資料庫重構、資料庫安全性控制等一系列操作要求，這就為資料庫應用系統開發提供了良好的環境，例如用戶在資料庫投入運行後，還可根據需要隨時地逐步地修改模式，並不影響資料庫的運行，從而使系統具有良好的可擴充性。
2、高度非過程化
非關系數據模型的數據操縱語言是面向過程的語言，用其完成某項請求，必須指定存取路徑。而用SQL語言進行數據操作，用戶只需提出「做什麼」，而不必指明「怎麼做」，因此用戶無需了解存取路徑，存取路徑的選擇以及SQL語句的操作過程由系統自動完成。這不但大大減輕了用戶負擔，而且有利於提高數據獨立性。
3、面向集合的操作方式
SQL語言採用集合操作方式，不僅查找結果可以是元組的集合，而且一次插入、刪除、更新操作的對象也可以是元組的集合。
非關系數據模型採用的是面向記錄的操作方式，任何一個操作其對象都是一條記錄。例如查詢所有平均成績在80分以上的學生姓名，用戶必須說明完成該請求的具體處理過程，即如何用循環結構按照某條路徑一條一條地把滿足條件的學生記錄讀出來。
4、以同一種語法結構提供兩種使用方式
SQL語言既是自含式語言，又是嵌入式語言。
作為自含式語言，它能夠獨立地用於聯機交互的使用方式，用戶可以在終端鍵盤上直接鍵入SQL命令對資料庫進行操作。作為嵌入式語言，SQL語句能夠嵌入到高級語言（例如C、PB）程序中，供程序員設計程序時使用。而在兩種不同的使用方式下，SQL語言的語法結構基本上是一致的。這種以統一的語法結構提供兩種不同的使用方式的作法，為用戶提供了極大的靈活性與方便性。
❿ 主流數據分析工具有哪些
1、Excel
Excel 是最基礎也最常用的數據分析軟體，可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作。
2、SAS軟體
SAS是全球最大的軟體公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，功能非常強大。
3、R軟體
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。具備數組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大)，完整連貫的統計分析工具，優秀的統計制圖功能。
4、SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，也是比較成熟的分析工具，操作簡便、編程方便、功能強大。
5、Python
Python可以說是現在進行數據分析處理的主流軟體工具了，強大的庫和編程特性，可以幫助我們快速處理大規模的數據分析和挖掘任務。