数据分析的软件有哪些呢，市面上的数据分析的软件多的人眼花缭乱，并且各有千秋。不过虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。作为在数据分析行业摸爬滚打了五六年的小编今天给大家盘点最好用的数据分析软件。

Excel

提到好用的数据分析软件，Excel肯定是首当其冲。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。它有以下的超级好用的数据分析功能：

• 数据透视功能：一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路
• 统计分析：其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定
• 图表功能：这几乎是Excel的独门武工，其他程序望其项背而自杀
• 高级筛选：这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。非常超值享受
• 自动汇总功能：这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活

SPSS

SPSS是统计产品与服务解决方案的软件。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。它的主要功能如下：

• 集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体: 从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
• 统计功能涵盖全面: 包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，
• 打印功能：能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。

Python

Python 是一门编程语言，是在 ABC 教学语言的基础上发展来的。Guido 在开发 Python 时，不仅为其添加了很多 ABC 没有的功能，还为其设计了各种丰富而强大的库，利用这些 Python 库，程序员可以把使用其它语言制作的各种模块（尤其是C语言和 C++）很轻松地联结在一起，因此 Python 又常被称为“胶水”语言。它的特点也非常鲜明：

• 语法简洁：即便是非软件专业的初学者，也很容易上手。
• 语简简短：和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

R语言

R语言是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。这是因为，R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。而且有以下特点：

• 亲民友好：R免费且体积小，安装包仅有70M，而且安装异常简单，所需操作环境十分随意。
• 功能强大：在数据清洗与数据分析的过程中，R语言的简洁强大十分给力。不少人对R语言所推崇的“向量化操作”的理念：不写循环，但是能做循环一样的事儿。

BI工具

以上四款都是好用的数据分析软件，当然除了以上四个之外还有一个数据分析神器——BI工具。它可以说是为数据分析而生的。它最开始设计是为了缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。BI工具都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化。

以主打自助式分析的finebi为例，其融合了数据准备，数据处理，数据分析，数据共享等核心功能。可以通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，可预先对数据源进行整合及处理，通过简单的拖拽即可生成各式各样的可视化图表。

通过拖曳操作就能制作以下的数据分析的图表，十分方便。

以上就是平时用的时候感觉最好用的数据分析软件，这些数据分析软件也是各有特色，目前我用的最多的还是BI工具，主要还是功能强，操作简单，但是关于哪个是最好用的数据分析软件这也是没有最终答案，毕竟萝卜青菜各有所爱，但是这五款绝对都是值得一试！

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