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數據分析軟件工具有哪些 數據分析軟件哪個最好用

生活百科

“數據分析” 可謂是當今社會一個超級火爆的崗位 ， 不論是科班的 ， 還是非科班的 ， 都想從事這個行業 ， 畢竟都覺得這個行業賺錢多嘛 。
“數據分析” 大致可以分為業務和技術兩個方向 ， 不管你是從事哪個方向 ， 都對技能有一定的要求 。業務方向 ， 像數據運營、商業分析、產品經理等 ， 對技術的要求相對來說低一點 ， 編程工具你只要會用即可（肯定是越精通越好） 。技術方向 ， 像數據算法工程師、數據挖掘工程師等 ， 對技術的要求就很高了 ， 必須要有很好的編程能力 。
工欲善其事必先利其器 ， 說起數據分析工具 ， 大家都會感覺很迷茫 ， 有這么多數據分析工具 ， 我應該學習哪個工具 ， 它們之間的區別到底是什么？
今天我們從 “工具” 層面帶大家盤點一下 ， 作為一名數據分析師 ， 應該學習哪些工具呢？
一、Excel工具

數據分析軟件工具有哪些 數據分析軟件哪個最好用

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說起用什么做數據分析 ， 很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數據分析工具 ， 它們就像數據分析路上的攔路虎一樣 ， 讓人踟躕不前 。
其實 ， 在眾多的數據分析工具中 ， Excel屬于最常用、最基礎、最易上手的一款數據分析工具 。Excel的功能十分強大 ， 它不僅提供了眾多的數據處理功能 ， 像Excel函數能夠幫助我們做數據整理 ， 數據透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析 ， 形形色色的圖表能幫我們形象地展示出數據背后隱藏的規律 ， 同時Excel還有很專業的數據分析工具庫 ， 包括描述性統計分析、相關系數分析等 。
Excel對于轉行數據分析的小白來說 ， 應該是最友好的 。大家都知道“轉行”其實是一件很困難的事兒 ， 但是你學會了Excel ， 是完全可以找到一份“數據”相關的工作的 ， 只有踏進數據領域 ， 你才有可能從事其它更多的數據崗位 。
二、BI工具BI工具是專門按照數據分析的流程進行設計的 ， 也是專門用于數據分析的工具 。仔細觀察這些工具后 ， 它們的基本流程是：【數據處理】-【數據清洗】-【數據建?！?【數據可視化】 。
關于BI工具 ， 其實有很多你估計已經用到過 ， 比如說Tableau、Power BI ， 還有帆軟FineBI等 。今天我們就分別帶著大家來盤點一下 ， 這三款工具 。
1、Tableau
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Tableau是一款交互式數據可視化軟件 ， 它的本質其實也是Excel的數據透視表和數據透視圖 。
Tableau也是很好的延續了Excel ， 只需要簡單地拖拽 ， 就能很快地實現數據的分類匯總 ， 然后拖拽實現各種圖形的繪制 ， 并且可以實現不同圖表之間的聯合 。
Tableau同時支持數百種數據連接器 ， 包括在線分析處理（OLAP）和大數據（例如NoSQL ， Hadoop）以及云數據 ， 至少現在你能學到的數據庫軟件 ， Tableau基本都能夠實現與其數據之間的互動 。
2、Power BI
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Power-BI是一款（BI）商業智能軟件 ， 于2014年發布 ， 旨在為用戶提供交互式的可視化和商業智能 ， 簡單的數據共享 ， 數據評估和可擴展的儀表板等功能 。。
大家可能都知道 ， Power BI以前是一款Excel插件 ， 依附于Excel ， 比如Power Query ， PowerPrivot, Power View和Power Map等 ， 這些插件讓Excel如同裝上了翅膀 ， 瞬間高大上 ， 慢慢地就發展成為現在的Power BI數據可視化工具 。
Power BI 簡單且快速 ， 能夠從 Excel電子表格或本地數據庫創建圖表 。同時Power BI也是可靠的、企業級的 ， 可進行豐富的建模和實時分析 ， 及自定義開發 。因此它既是你的個人報表和可視化工具 ， 還可用項目、部門或整個企業背后的分析和決策引擎 。
同時 ， 無論你的數據是簡單的 Excel電子表格 ， 還是基于云和本地混合數據倉庫的集合 ，  Power BI都可以讓你輕松地連接到數據源 ， 直觀看到或發現數據的價值 ， 與任何所希望的人進行共享 。

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