❶ 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。
❷ 大数据分析一般用什么工具分析
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作物戚逻辑后，漏带居然发现他返蚂芦的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。
❸ 数据分析师常用工具有哪些
1、数据处理工具：Excel
数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
2、数据库：MySQL
Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化：Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。
❹ 分析数据的软件有哪些
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，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据透视图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习VBA。EXCEL功能的强大只有那些正真学过它的人才能知道
2、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，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。
3、Smartbi
Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
4、Tableau
Tableau这款软件 与 Excel 的数据透视图有异曲同工之处，都是可以直接用鼠标来选择行、列标签来生成各种不同的图形图表。但Tableau的设计、色彩及操作界面给人一种简单，清新的感觉，做出来的图比 excel 的更美观。
5、SPSS
SPSS界面操作比较简单，只要认识软件基本界面和功能，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。但要想读透SPSS给出的分析结果，需要比较扎实的统计学知识。侧重于统计分析类模型，能解决绝大部分统计学问题。
❺ 详细讲下tableau、sql、spss、Clemente、Visio、Qlik View、word、Excel的功能及之间的联系和区别
我有一个详细的说明文件和教程集合。败前
《社科学生还是专心SPSS和Clementine的软件组合的好 》 http://kissjx.blog.163.com/blog/static/191783257201261654043304/详细的分析了各种软件的利弊，掘枯山如果你只想学点简单的，入门的，可观看《SPSS视频判中教程大合集 》http://kissjx.blog.163.com/blog/static/191783257201261655337113/
❻ tableau的学习过程中,你认为易学和难学的地方分别是什么
学习过程中易学和难学的地方分别是：
1、简单的地方：界面操作直观、资料案例丰富。
2、难学的地方：Tableau是一个侧重于实践的工具，需要有实际的场景与需求，作为可视化工具，上游是不同的数据源，下游输出族悉是各个部门看数据的需求兆指乎，需要掌握很多相关的知识：数据库，可视化，统计学，业逗毕务分析。在直观的工具界面下，隐藏着很多复杂的概念和原理，如：表计算，LOD。