隨著大數據信息化時代的到來，數據分析是各行各業都繞不開的一個話題，企業在發展過程中積累了大量的數據，對這些數據進行專業的分析，能夠促進企業更好更精準的發展，能夠有效防范企業拍腦袋決策的經營風險。通過數據分析把看似雜亂無章的數據背后的信息提煉出來，總結出所研究對象的內在規律，夠幫助管理者進行判斷和決策，以便采取適當策略與行動。

俗話說：工欲善其事，必先利其器。一款好的數據分析工具可以讓你事半功倍，瞬間提高學習工作效率。在此，筆者列出了被提及頻率最高且使用最多的幾種數據分析工具。

1、EXCEL

Excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的數據分析工具。Excel具備多種強大功能，比如創建表單，數據透視表，VBA等，Excel的系統如此龐大，以至于沒有任何一項分析工具可以超越它，確保了大家可以根據自己的需求分析數據。它能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供相當友好的操作界面，對于具備基本統計學理論的用戶來說是十分容易上手的，但處理的數據量較小。

2、SPSS

SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務。SPSS采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據接口較為通用，能方便的從其他數據庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。

3、SAS

SAS是全球最大的軟件公司之一，是全球商業智能和分析軟件與服務領袖。SAS由于其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎，也正是基于此，它是最難掌握的軟件之一，多用于企業工作之中。你需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤，找到并改正這個錯誤比較困難。

4、R

R是一門用于統計計算和作圖的語言，它不單是一門語言，更是一個數據計算與分析的環境。其最主要的特點是免費、開源、各種各樣的模塊十分齊全，在R的綜合檔案網絡CRAN中，提供了大量的第三方功能包，其內容涵蓋了從統計計算到機器學習，從金融分析到生物信息，從社會網絡分析到自然語言處理，從各種數據庫各種語言接口到高性能計算模型，可以說無所不包，無所不容，這也是為什么R正在獲得越來越多各行各業的從業人員喜愛的一個重要原因。

5、Python

Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍。Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同于R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，并且還可以利用Python進行爬蟲，寫游戲，以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利于各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。

6、SQL

毫不夸張地說，SQL是數據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數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言；在數據的操縱語言中，理解SQL的執行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。

 7、BI工具

商業智能BI是為數據分析而生的，它誕生的起點很高。其目的是縮短從商業數據到商業決策的時間，并利用數據來影響決策。BI工具都是按照數據分析流程設計的。先是數據處理，數據清洗，然后是數據建模，最后是數據可視化，用圖表來識別問題并影響決策。

以億信ABI為例，其融合了ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用等核心功能。可以通過表單填報、表格填報實現數據的采集與補錄，可預先對數據源進行整合及處理，通過簡單的拖拽即可生成各式各樣的可視化圖表。