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　　同学，你好！在数据分析师的岗位上工作，一定离不开辅助工具。常用的数据分析软件工具有哪些？常用的数据分析软件工具有Excel、R、SAS、SPSS、SQL、Python、BI工具、Tableau Software、Stata等。详细介绍如下：

　　1.Excel

　　Excel是最基本的数据分析工具，也是最重要的数据分析工具。Excel具有多种强大的功能，如创建表格、数据透视表、VBA等。Excel系统功能强大，任何分析工具都无法超越它，可以根据自己的需要分析数据。

　　Excel可以满足大部分数据分析工作的需要，同时也提供了友好的操作界面。对于有基础统计理论的用户来说，Excel 比较好用，也就是处理少量的数据。

　　2.R

　　R 是一种用于统计计算和绘图的语言。事实上，R 不仅是一门语言，更是数据计算和分析的环境。它的主要特点是它是免费的、开源的，并且有各种各样的模块。

　　在R的综合档案网络CRAN中，有大量的第三方功能包，涵盖从统计计算到机器学习，从社交网络分析到自然语言处理，从金融分析到生物信息学，从各种数据库语言接口到高性能计算模型可以说是应有尽有，这也是 R 语言越来越受到各行各业从业者欢迎的重要原因。

　　3. SAS

　　SAS 功能强大且可编程，深受高级用户的欢迎。因此，它是较难掌握的软件之一。在企业工作中使用较多，需要编写SAS程序来处理数据。

　　4. SPSS

　　SPSS是世界上第一个使用图形菜单的驾驶界面统计软件。它最大的特点是操作界面极其友好，输出结果美观。用户只需掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，即可使用本软件为具体的科研工作服务。

　　SPSS采用Excel表格的方式输入和管理数据。数据的接口比较通用，可以很方便的从其他数据库中读取数据。统计流程包括常用和比较成熟的统计流程，可以充分满足非统计专业人员的工作需要。

　　5.SQL

　　SQL可以说是数据方向所有岗位都必须掌握的工具。入门相对简单。概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识主要包括数据的定义语言、数据的控制语言和操作语言。

　　在数据操作的过程中，需要能够理解SQL的语法顺序和执行顺序，理解SQL与各种join的区别，精通SQL的重要功能。如果要进入数据分析，SQL是必备技能。

　　6. 蟒蛇

　　Python 是一种面向对象的解释型计算机编程语言。它的语法简洁明了，Python在数据分析和数据可视化方面更加活跃。

　　同时，Python 具有强大的编程能力，但这种编程语言不同于 R 或 matlab。Python具有非常强大的数据分析能力。它还可以使用Python进行爬虫、编写游戏、自动化运维。它在这些领域有很多应用。广泛，这些优势使得一种技术可以解决所有业务服务问题，体现出Python有利于各种业务的集成，而使用Python可以大大提高数据分析的效率。

　　7. BI工具

　　BI工具是根据数据分析的过程设计的。商业智能BI为数据分析而生，起点高。目的是缩短从业务数据到业务决策的时间，用数据影响决策。

　　8. Tableau 软件

　　Tableau Software 用于快速分析、可视化和共享信息。Tableau Desktop 是一款基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以在几分钟内生成漂亮的图表、图形、仪表板和报告。

　　9. 状态

　　Stata具有强大的统计功能。除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年来发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归、指数和 Weibull 回归、具有多类结果和有序结果的逻辑回归、泊松回归、负二项式回归和广义负二项式回归、随机效应模型等。

　　以上是对常用的数据分析软件工具有哪些的问题解答，以上工具都是在大数据分析工作中经常会用到的软件，感兴趣的同学赶快练起来吧！

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