专业的数据分析工具有哪些，当你询问这个这个问题的时候，得到的回答真是五花八门，你会看到有Excel、sql、spss、finebi、python、tableau、powerbi、R语言、Hadoop、spark…这一串下来保证你连你一开始问的问题是数据分析工具有哪些都忘了。

为啥这个问题的答案这么花里胡哨呢？一个重要原因就是，问题问的太宽泛了。我们在问数据分析工具有哪些的时候首先要先明确一点：数据分析是一整个流程的统称。

以下图来说明，可以看到数据分析是由数据获取-数据处理-建模-可视化这一整套流程构成的，而你得到的答案也不是错的，只是每个数据分析工具都有其侧重的功能点，因此在不同的数据应用场景下，选择合适的工具，才能实现效率最大化。

• 数据获取：最起码要能熟练掌握SQL，可以通过SQL从数据库中提取数据，也可以通过python爬取数据等；
• 数据处理：如果数据量不大，其实Excel是最方便快捷的数据处理工具，在大数据量的情况下，SQL和python的使用更为常见；在大量不可变数据的批处理作业中，hive则最为合适；
• 分析建模：简单的分析，可以使用Excel、BI工具，涉及到建模时，R、SPSS这类专业的统计分析软件更能发挥出优势；
• 可视化：可视化工具也存在细分，像普通的业务数据分析师和业务人员可以使用常见的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做，报表工程师更适合选择专业的报表工具例如finereport，开发人员还可以选择开源的可视化工具例如echart。

再次回答最初的问题上来，专业的数据分析工具有哪些？那就给大家推荐三个最常见的数据分析工具：

Excel

Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具。Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。它能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的，缺点是处理的数据量较小并且可视化能力较弱。

Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，体现Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。缺点是需要有编程基础，门槛高。

BI工具

BI工具和excel比起来，它可以处理大量数据，与python比起来，它贯彻零代码的理念。它可以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，可以说是为数据分析而生的。

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。

以上就是关于专业的数据分析工具有哪些的回答啦，下次看到一堆的回答就明白是侧重点不同，所以要根据自身的需要选择最合适的工具！

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