市面上有很多数据分析软件，开源的免费的，国外的国内的。

作为一个资深的数据分析师，这里要说明没有那么多花里胡哨的工具，业务分析思路才是王道。工具方面，用好这几个，基本能胜任数据分析工作了。

Excel

Excel是一款通用的数据处理和分析软件，因其易用性和广泛的使用而普及。Excel的功能强大，可以执行基本的数据操作（如排序、筛选、汇总等），还可以创建各种图表和图形，可用于可视化分析。但它带来的限制是它的处理能力有限，特别是在大数据集方面。

Tableau

Tableau是一款可交互式数据可视化平台。它的最大特点是可以轻松地创建互动式仪表板，让用户直观感受数据。Tableau非常适合分析数据并探索数据关系等。它支持从各种数据源获取数据，并提供了各种图表和图像类型以供选择。

Power BI

Power BI是微软推出的商业智能工具，其功能类似于Tableau，也可以用于可视化分析、数据探索和报告功能。

Power BI和Tableau的区别在于前者可以更方便地和Excel交互，但Tableau在可视化方面更加灵活，同时，Power BI是作为Office 365一部分而提供的，具有云端化处理和安全性更高的特点。

FineBI

越来越多的企业采购开始偏好现代的、以业务用户为中心的自服务数据分析平台。传统的以IT为主导的，高度集中化的工具正面临替换。

作为新一代自助大数据分析的商业智能工具，FineBI 是由帆软软件有限公司自主研发，旨在帮助企业快速搭建面向全员的自助分析BI平台，让每一个成员都能充分了解并利用他们的数据，可以自己处理数据、分析数据，从而辅助决策、提升业务效果。

从本质上讲，FineBI 为企业提供了一站式商业智能解决方案，提供了从数据准备、数据处理、可视化分析、数据共享与管理于一体的完整解决方案，创造性地将各种“重科技”轻量化，使用户可以更加直观简便地获取信息、探索知识、共享知识。

Python

Python是一门流行的编程语言，被广泛应用于数据分析和科学计算。Python的基础库就已经包含数据处理中常用的Numpy和Pandas，在可视化方面，Python生态圈也提供了很多强大的开源可视化库，例如Matplotlib, seaborn等。因其在大数据处理、并行计算和机器学习方面强大的社区支持和第三方包，使得Python成为了生态最健全的数据分析工具之一。

R语言

R语言是一种高级数据分析和建模语言，也被广泛应用于统计学和数据科学领域。R语言在统计分析、数据可视化和机器学习方面非常强大，在学术研究中使用也很广泛。 R语言的包数量非常可观，同时也响应迅速，例如在机器学习方面，出现了多个非常实用的包，如 ROCR等。

一个数据分析师的工作日常

现在基本用FineBI这类的BI数据分析工具来做日常的分析和报表。因为我们已经把业务数据都整合到这个BI平台。

一些常规的监控报表，比如经营报表，销售月报都做成固定报表挂在在平台

特定业务问题的分析，也习惯用FineBI去做一个探索性的分析，然后再出数据分析报告。

所以，个人觉得用BI做分析一定是未来的趋势。

最后，如果说你是在选择特定的数据分析软件，应该考虑您的需求和预算，同时也要考虑它在处理大数据、易用性、可扩展性和支持方面的特点。

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

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