資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發資料的功能，發揮資料的作用。資料分析是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。
說到資料分析工具，被提及頻率最高且使用最多的不過是這幾種：excel、sql、python、r、smartbi、tableau、spss、sas 等。
excel
excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的資料分析工具，它可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，資料透檢視是excel中最重要的工具，如果不考慮效能和資料量，它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表，中級學函式透視表，高階學習vba。excel功能的強大只有那些正真學過它的人才能知道。
sql毫不誇張地說，sql是資料方向所有崗位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。sql需要掌握的知識點主要包括資料的定義語言、資料的操縱語言以及資料的控制語言；在資料的操縱語言中，理解sql的執行順序和語法順序，熟練掌握sql中的重要函式，理解sql中各種join的異同。總而言之，要想入行資料分析，sql是必要技能。
smartbi
tableau
tableau這款軟體 與 excel 的資料透檢視有異曲同工之處，都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標籤來生成各種不同的圖形圖表。但tableau的設計、色彩及操作介面給人一種簡單，清新的感覺，做出來的圖比 excel 的更美觀。
spss
spss介面操作比較簡單，只要認識軟體基本介面和功能，準備好資料輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透spss給出的分析結果，需要比較紮實的統計學知識。側重於統計分析類模型，能解決絕大部分統計學問題。
sassas 作為統計分析系統，是為所有需要進行資料處理、分析的工作人員提供的一種易學易用的軟體系統，sas的功能較 spss 而言更強大一些，它的語句針對性也比較強。sas資料分析功能主要包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。
python
python的人氣如今是越來越高，幾乎無人不知，這裡就不做太多的闡述了。python高人氣的同時也誕生了大量的 python 大神，python 工具庫也非常豐富，這也為 python 的用途廣泛打下了基礎。相比 excel、sql 而言，python 的綜合功能最為強大，也更加便捷高效，能夠大大提公升工作效率。
rr 與 python 不同，python 是一套較為平衡的語言，觸及方方面面，但 r 在統計方面較為突出。r的優勢在於有包羅永珍的統計函式可以呼叫，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢**）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。
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大資料分析工具
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