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，大家在挑选的时候显得无从下手，其实因为数据分析的软件它是有不同的类型的，而不同的类型又各自有所侧重的，所以在谈论数据分析的软件的时候要进行横纵向的对比。那到底是哪几类呢，今天就跟大家分分类的谈谈：

数据分析的软件它大体可以分为以下5类：

Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具

每个类别的代表工具分别有：

Excel生态：

这是由微软开发的数据分析的软件，开发的软件数量多，功能全面，可以说是自成一个生态体系。包括Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power View、Power Map等等一系列。

数理统计工具：

这是一类专门进行数理统计的工具，一般多用于学术上，在日常的工作中使用的频次较少，专业性很强。这一类的工具具有以下的特点：

• 统计专业性强
• 处理大量数据
• 可以进行编程

类似SAS、SPSS、Stata、Minitab、Eviews、Statistica、MATLAB、Mathematica等等。

BI工具：

BI工具更偏向商业类，本身也是为了处理商业的统计分析而生的，但是其作为数据分析的软件也一般具有以下的特点：

• 操作简单容易上手
• 支持大量数据处理
• 强大可视化能力

其中就有PowerBI、Tableau、Qlikview、Oracel BI、FineBI等等。

数据库工具：

数据库是数据存储的工具，一般企业都会有自己的私有部署数据库，或者云数据库，每一位数据从业者几乎都需要和数据库打交道。因为熟悉各类数据库，并编写SQL查询，是数据人必备技能之一。

经典的工具有MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Hive等等。

编程工具：

除了上述的数据分析软件外，编程用于数据分析也是大趋势。越来越多的数据分析师通过Python、R等进行数据建模、可视化，而且编程语言快速、灵活、复用性强的特点也适合数据处理分析。一般具备以下的特点：

• 功能强大
• 支持大量数据
• 门槛高需要编程背景

类似的有Python、R、Julia、Scala、Spark、Java、Hadoop等等。

在以上的五款数据分析的软件当中，对于一般的人来说我其实最推荐BI工具，因为它既有强大的数据分析的能力并且它的准入门槛低。

例如FineBI，国内数据分析厂家市场排第一的帆软旗下的产品。

因为有大数据引擎，所以可以处理大量的数据：

内置大量的数据分析模型和可视化的数据分析操作：

还能做出很好看的可视化图表：

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