❶ Spss ，Excel跟sql 有什么差别在线等！！！！
分给我。
SPSS主要是用来统计分析数据的，EXCEL主要用来整理数据并作简单的统计分析，SQL主要是一种数据集的查询机制。SPSS界面友好，使用简单，但是功能很强大，也可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。EXCEL能做一些简单直观的统计分析，如果已经安装宏的话还能做一些数值分析，也很实用。个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；spss有比较强的专业性，另外spss也采用图形界面，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。Excel在数据分析中最为基础，最易掌握，图形工具强大和完善，但不适宜大型统计分析；SPSS软件为专门为统计而开发的软件，一般用于大型统计，而对于图形工具上不太全面，不易掌握。但二者常常兼用互补。EXCEL是最常用的 既可以处理文字信息如数据透视表也可以整理数据信息如：进行方差分析、回归等等 在日常生活中使用最多，而SPSS是一个在数据处理如：方差分析等待比较专业的一个软件。非专业人使用较少。绝大部分问题EXCEL均可以解决。SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的SQL接口。
❷ 有哪些做数据分析好用的软件工具
其实工具是非常具有个人喜好倾向的，每个数据分析师都有自己最习惯的工具，那么被提及频率最高且使用最多的不过是这几种：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel是最入门也是最基础同时也是最主要的数据分析工具，优点也是数不胜数，而且是人人装机必备，所以协同起来非常方便。
SQL是数据分析这个职业人手必会的工具之一，入门相对来说比较简单，业内人笑称这是增删改查的小能手，总之如果想做数据分析师，那么这个工具是必备技能。SmartbiSmartbi是专业的BI工具，非常稳定且操作简单，功能也非常全面。TableauTableau和Excel部分功能有一些相似之处，但Tableau的界面优化更加完美，做出来的图比excel 要美观很多。
SPSS操作比较简单，只要你对界面和功能基本会用，那么准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但是要想能读懂分析结果，需要自己有扎实的基础。
SAS 统计分析系统功能较 SPSS 而言更强大一些，它的语句针对性也比较强。SAS数据分析功能主要包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。PythonPython相比 Excel、SQL 而言，综合功能最为强大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。RR 在统计方面较为突出。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
但是数据分析师不是单单只学会运用工具就可以的，最重要的还是数据分析思维和业务思维，以及强大的逻辑思维能力。
❸ my sql 和spss的区别
SPSS主要是用来统计分析数据的，EXCEL主要用来整理数据并作简单的统计分析，SQL主要是一种数据集的查询机制。SPSS界面友好，使用简单，但是功能很强大，也可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。EXCEL能做一些简单直观的统计分析，如果已经安装宏的话还能做一些数值分析，也很实用。个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；spss有比较强的专业性，另外spss也采用图形界面，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。Excel在数据分析中最为基础，最易掌握，图形工具强大和完善，但不适宜大型统计分析；SPSS软件为专门为统计而开发的软件，一般用于大型统计，而对于图形工具上不太全面，不易掌握。但二者常常兼用互补。EXCEL是最常用的 既可以处理文字信息如数据透视表也可以整理数据信息如：进行方差分析、回归等等 在日常生活中使用最多，而SPSS是一个在数据处理如：方差分析等待比较专业的一个软件。非专业人使用较少。绝大部分问题EXCEL均可以解决。SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的SQL接口。
❹ SQL Server 和 Oracle 以及 MySQL 有哪些区别
oracle是主流的大型数据库，大多数电信项目都是使用的oracle，而sqlserver与mysql主要是个人以及小型公司使用的的数据库，但是sqlserver需要收费，mysql不用；
一：Oracle。Oracle的应用，主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务；零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。此外，高新制造业如芯片厂也基本都离不开Oracle；电商也有很多使用者，如京东（正在投奔Oracle）、阿里巴巴（计划去Oracle化）。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持，在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多
二：MySQL。MySQL基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差，同时价格便宜，安装使用简便快捷，深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性，针对一些对数据库有特别要求的应用，可以通过修改代码来实现定向优化，例如SNS、LBS等互联网业务。
三：SQL Server。windows生态系统的产品，好处坏处都很分明。好处就是，高度集成化，微软也提供了整套的软件方案，基本上一套win系统装下来就齐活了。因此，不那么缺钱，但很缺IT人才的中小企业，会偏爱 MS SQL Server 。例如，自建ERP系统、商业智能、垂直领域零售商、餐饮、事业单位等等。
❺ 数据分析需要掌握哪些知识
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。
建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
Excel
Excel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。
Excel数据透视表可以让我们不用写任何公式就可以轻松实现对数据的分类统计、汇总等。
MySQL
数据分析师跟数据打交道，而数据存储在数据库中，所以懂点SQL知识也是必须的，用得最多的数据库是MySQL数据库。
统计学
统计学是数据分析师的理论基础，只有具备扎实的理论基础，才能在数据分析这条路上走得更远。
SPSS
SPSS是一个很常用的数据分析工具，提供了非常友好的图形操作界面，当然，学习SPSS需要建立在统计学的基础上。
Python
对于Python，需要掌握的知识有这些：Python基础、Numpy、pandas、matplotlib、Python机器学习等。
1、Python基础
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python机器学习
❻ 数据分析工具类软件，好用的有哪些
其实工具是非常具有个人喜好倾向的，每个数据分析师都有自己最习惯的工具，那么被提及频率最高且使用最多的不过是这几种：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel
Excel是最入门也是最基础同时也是最主要的数据分析工具，优点也是数不胜数，而且是人人装机必备，所以协同起来非常方便。
SQL
SQL是数据分析这个职业人手必会的工具之一，入门相对来说比较简单，业内人笑称这是增删改查的小能手，总之如果想做数据分析师，那么这个工具是必备技能。
Smartbi
Smartbi是专业的BI工具，非常稳定且操作简单，功能也非常全面。
Tableau
Tableau和Excel部分功能有一些相似之处，但Tableau的界面优化更加完美，做出来的图比excel 要美观很多。
SPSS
SPSS操作比较简单，只要你对界面和功能基本会用，那么准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但是要想能读懂分析结果，需要自己有扎实的基础。
SAS
SAS 统计分析系统功能较 SPSS 而言更强大一些，它的语句针对性也比较强。SAS数据分析功能主要包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
Python
Python相比 Excel、SQL 而言，综合功能最为强大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。
R
R 在统计方面较为突出。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
但是数据分析师不是单单只学会运用工具就可以的，最重要的还是数据分析思维和业务思维，以及强大的逻辑思维能力
❼ 数据分析里，vba和sql哪个更重要
vba是vba编程吗？
看你是用什么工具做分析了，如果excel做的多，vba就有用了。
如果数据都是存储在数据库里，sql就有用了。
感觉大数据量，一般还是数据库的较多，所以sql更有前景和重要吧。
❽ SQL Server数据库与Access数据库有什么区别
SQL Server数据库与Access数据库的区别
1、Access是由微软发布的关联式数据库管理系统。它结合了Microsoft Jet Database Engine和图形用户界面两项特点，是Microsoft Office的系统程序之一。Access具有强大的数据处理、统计分析能力，利用Access的查询功能，可以方便地进行各类汇总、平均等统计，可以用来对数据进行分析，并且可以灵活设置统计的条件。除此之外，它简单易学，低成本地满足那些从事企业管理工作人员的需要。另外，在开发一些小型网站Web应用程序时，用来存储数据。
2、回过头来说SQL Server。SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。SQL是Structured Query Language的缩写，是一种结构化查询语言，是数据库查询和程序设计语言。SQL面向数据库执行查询；SQL可从数据库取回数据；SQL可在数据库中插入新的记录；SQL可更新数据库中的数据；SQL可从数据库删除记录；SQL可创建新数据库；SQL可在数据库中创建新表；SQL可在数据库中创建存储过程；SQL可在数据库中创建视图；SQL可以设置表、存储过程和视图的权限。同时，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。它是高级的非过程化编程语言，是沟通数据库服务器和客户端的重要工具，允许用户在高层数据结构上工作。继续回来说SQL Server。
3、SQL Server是一个关系数据库管理系统。因此，前者是作为一种标准化的结构查询语言而言的，后者是关系数据库的管理系统，它是一个全面的数据库平台。单就二者的比较而言，Access数据库是桌面数据库系统，而且它可以开发基于自己的桌面数据库应用(UI),也可以作为前端开发工具与其它数据库搭配开发应用程序(如SQL Server,DB2,Oracle等)。
4、但是Access数据库数据储存量小，安全性不够高，对高强度操作适应性比较差。SQL Server是一个关系数据库管理系统，安全性高，真正的客户机/服务器体系结构，图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单，丰富的编程接口工具为用户进行程序设计提供了更大的选择余地。而且具有很好的伸缩性，可跨越多种平台使用，对Web技术的支持，使用户能够很容易地将数据库中的数据发布到Web页面上。但是相对于Access数据库而言，SQL Server数据库未免有些复杂，如果在操作过程中本身对数据库没有过多的要求，相对来说Access数据库还是比较容易操作的。
用一张图来说明二者之间的区别：
❾ Sql语言是一个什么语言
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统,可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
(9)sql在统计分析中的强大扩展阅读：
sql语言的特点
1、综合统一
SQL语言集数据定义语言DDL、数据操纵语言DML、数据控制语言DCL的功能于一体，语言风格统一，可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据以建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作要求，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，例如用户在数据库投入运行后，还可根据需要随时地逐步地修改模式，并不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。
2、高度非过程化
非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成某项请求，必须指定存取路径。而用SQL语言进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无需了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。
3、面向集合的操作方式
SQL语言采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。
非关系数据模型采用的是面向记录的操作方式，任何一个操作其对象都是一条记录。例如查询所有平均成绩在80分以上的学生姓名，用户必须说明完成该请求的具体处理过程，即如何用循环结构按照某条路径一条一条地把满足条件的学生记录读出来。
4、以同一种语法结构提供两种使用方式
SQL语言既是自含式语言，又是嵌入式语言。
作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接键入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（例如C、PB）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL语言的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的使用方式的作法，为用户提供了极大的灵活性与方便性。
❿ 主流数据分析工具有哪些
1、Excel
Excel 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、SPSS
SPSS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、Python
Python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。