數據分析是指通過適當的統計和分析方法對收集到的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論。下面就讓小編為大家介紹數據分析用什么軟件做。

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數據分析用什么軟件做

      數據分析用什么軟件做

1，Excel

       Excel，這個很不起眼的，又是最常用的數據分析工具，算是使用范圍最廣的數據分析工具了。這個工具通常會被那些會寫幾行low bi 代碼的“偽程序員所鄙視”。實際上，只要會用鼠標，哪怕你只是個初中生，也能進行簡單的對列求和，平均數，這些生活中很常見的數據分析指標了。Excel可以常規的數據圖標、可視化功能，處理150萬條以內數據沒問題。

2，SPSS

       SPSS 的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種各種操作系統的計算機上，它和SAS、BMDP并稱為國際上最有影響的三大統計軟件。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種各種操作系統的計算機上，它和SAS、BMDP并稱為國際上最有影響的三大統計軟件。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。

3，PowerBi

       BI（商業智能）和圖表的區別在于BI擅長交互和報表，更擅長解釋已經發生和正在發生的數據。將要發生的數據是數據挖掘的方向。

       BI的好處在于很大程度解放數據分析師的工作，推動全部門的數據意識，另外降低其他部門的數據需求（萬惡的導數據）。BI市面上的產品很多，基本都是建立儀表盤Dashboard，通過維度的聯動和鉆取，獲得可視化的分析。最后需要學習可視化和信息圖的制作。

4，Matlab

       Matlab這個工具學習工科，數學專業的同學肯定再熟悉不過了。參加大學生數學建模競賽的話，很多人就是使用的這個工具。

       MATLAB（矩陣實驗室）是MATrix LABoratory的縮寫，是一款由美國The MathWorks公司出品的商業數學軟件。MATLAB是一種用于算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境。除了矩陣運算、繪制函數/數據圖像等常用功能外，MATLAB還可以用來創建用戶界面及與調用其它語言（包括C、C++、Java、Python和FORTRAN）編寫的程序。

       盡管MATLAB主要用于數值運算，但利用為數眾多的附加工具箱（Toolbox）它也適合不同領域的應用，例如控制系統設計與分析、圖像處理、信號處理與通訊、金融建模和分析等。另外還有一個配套軟件包Simulink，提供一個可視化開發環境，常用于系統模擬、動態/嵌入式系統開發等方面。

       收費的，需要密鑰或者軟件進行破解，破解的話，隨著時間進行，有些方法可能失效，或者盜版預防更加嚴格，自行百度即可。當然了，對于學生，或者參加比賽的適合，可以申請免費使用它。

5，R語言

       R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。R語言開發IDE通常使用的是Rstudio，社區版免費，通常夠用了。

6，Python

       Python是免費開源的軟件，適合于數據分析，機器學習，深度學習。Python還能網站開發，爬蟲等等，Python除了不能生孩子，其它都能干。我們暫且理解為：Python是萬能的。

       Python的開發IDE有很多，像sublime text，PyCharm，VSCode，ipython等等，開發工具實在是太多了，都讓人產生選擇恐懼癥了，其實都一樣，本人推薦PyCharm（軟件破解有點麻煩），畢竟jetbrains全家桶里面的工具都灰常好用。

       識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為數據收集和分析提供明確的目標。識別信息需求是管理者的責任。管理者應根據決策和過程控制的需要提出信息需求。在過程控制方面，管理者應識別需求，以支持評估過程輸入、過程輸出、資源配置合理性、過程活動優化方案和過程異常變異的發現。以上就是小編為大家分享的數據分析用什么軟件做。