sql和spss数据分析哪个好

① 想从事数据分析工作，学什么软件或语言最好

Excel

EXCEL是其中最简单的，倒不是容易而是人人都会。但如果是用来分析的话，图表只是基础，还要学会使用透视图以及VBA函数。Excel的功能其实非常强大，尤其是通过学习VBA，几乎能解决所有的问题，但成本就高了，而且Excel的数据处理量并不是很大，几十万而已，大数据量还要另寻方法。

SPSS

SPSS最初是社会科学统计软件，如果刚入门数据分析，懂点SPSS事非常有好处的，当然前提是要懂sql。SPSS得使用对人的能力要求不高，编程模块很少使用，通常用于科学、市场之类的调研，在院校中使用较多。

有了以上的基础之后，可能就需要精通一门统计分析软件。

近几年的互联网潮，R语言流行起来了，在互联网行业运用较多。R语言是开源的，学习起来并不容易，需要一个长期的过程。

SPSS刚刚有提到，适用于市场研究，上手较快。如果会编程的话，功能还是蛮强大的。

SAS一般是金融行业应用较广，特别是银行业和医学统计，包括一些制造业也很多。银行业通常会用SAS来做统计，数据挖掘也会用到，价格昂贵，学起来比较难，建议网上寻找一些课程和教材来学。

所以打击爱可以针对自己的行业和实际情况来做选择，以上列举的只是大致情况。

Python

以上就是各种数据分析工具和语言的介绍，其次还要掌握一些第三方工具，这些工具一般偏业务化应用，可视化数据展示类偏多，所以在技术上没有太多要求，不过SQL需要掌握。

Tableau

多次介绍过的一款可视化工具，可视化方面应该是做得最不错的工具了，偏前端分析。不懂python不懂R的可以试试。有点贵，土豪们加油！

Qlikview

相对tableau有点丑，不要喷，毕竟人家走数据处理路线，作为BI产品，数据处理速度还是不错的，取个数不至于像tableau慢。两者像互补兄弟，各有优势，但都一样贵，哈哈！所以对数据处理要求较高的话，建议尝试。

FineBI

国内的可视化软件，bi工具。无功无过，重在稳定和应用，国内有一定市场，企业应用挺广。有一定数据分析基础的同学，应该说很快就能上手，免费版无限用!

还有一些D3之类的chart软件这里由于篇幅就不介绍了，主要偏应用，在工作中使用还是蛮广的。

总体来将，每个工具各有优势，但最关键的还是对于业务的熟悉度，没有远离和思路，任何工具都用不起来，所以在做数据分析时，一定要扎根学习业务和数据建模方法，工具不是万能的！

② 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。

③ 做数据分析，比较好用的软件有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• 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，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

④ 入门数据分析，什么样的工具比较适合新手

建议可以首选Python，Python是机器中“最友好”的语言，从而受到大众青睐。

• 它代码简洁，文人也能看懂；
• 它操作简单，懒人也会操作；
• 几行代码就能解决一天费心、费力、费时的数据获取、清洗、分析工作；
• 它能制作出各种方案、报告、PPT，老板见了保准笑……

这些优势凝聚成一股力量，推动着python跻身为各行各业的新宠儿。据《2020年职场学习趋势报告》显示，Python成为了职场人关注的TOP1新技能。

5、人工智能

python深受人工智能科学家的喜爱和青睐，他们经常用python去实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。

在国内外，研发人工智能比较好的公司内部使用Python语言的也非常多，导致人工智能和python的关系密不可分，甚至有人会将二者划上等号，尤其是初学者。

看完这些，有没有恍然大悟之感，惊讶于python的这些功能，不就是我们在生活和工作中，迫切需要却求而不得的“神仙”技能吗？

难怪python作为一门机器语言，却能久居最受大众追捧的职业提升新技能榜首。

⑤ 好用的数据分析软件有哪些

1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。

2、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。

3、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。

4、数据可视化：Tableau & 思迈特软件。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。

5、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。

数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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⑥ 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。

⑦ java sql spss 这三个先学哪个比较好零基础小白

先学习java，然后到数据库，java通过jdbc连接数据库。最后学spss

⑧ 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。

⑨ 数据分析软件中，Excel和SPSS哪一个更好用

数据分析软件中，Excel和SPSS哪一个更好用？

大学学过量化分析的同学肯定对此深有体会，有时候一大堆数据给出来，单纯用excel是很难直接分析得到自己想要的结果的，这时候最好结合是spss软件进行数据分析，那样得出来的数据更具有多样性。事实上二者都具有其特性，需要好好区别。

从专业性来讲，spss是专业统计分析软件，对数据分析的适应力较强，但excel在简单的问题上，如作图、描述统计、相关系数、方差分析等都比较快，但分析出的结果与spss存在较大差别，还需要自己重新设计计算过程检验方法使用条件的满足性等，因此二者相比较而言还是spss更专业一些。

⑩ 比较好的数据分析软件有哪些

数据分析软件有很多。只要是满足自己需求的都是最好的。大数据分析工具在数据收集、数据管理上也要有一些要求。


例如可以的可以提供高级的数据分析算法以及数据模型的分析，不仅仅可以进行结构化数据的分析，也可以进行非结构化数据的分析，还有集成算法和数据挖掘等功能，这些都是大数据分析工具必须要包含的一些功能。

不同的软件提供商对于数据的算法或者一些支持的方式也会有一些不同，企业也要考量哪些是最适合自己使用的，技术不是复杂越好。

这里我建议可以了解一下思迈特软件Smartbi的数据分析软件，思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现。

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