進行數據分析除了需要良好的數學統計基礎、對數據的敏感性外，有一位熟練使用的軟件是非常重要的，那常用的數據分析軟件有什么呢？例如：Python、Excel、SPSS、power bi、Matlab、R語言、SQL等等。

1.Python

這是免費開源的軟件，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，畢竟jetbrains全家桶里面的工具都灰常好用。

2.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。

3.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。 SPSS做類似于因子分析，回歸分析等等的統計分析不錯，很方便，鼠標點擊，就能得到詳細報表。

4.power bi

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。

5.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。

6.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。 

7.SQL

這里的SQL不是單指mysql或者oracle，亦或者hive等，而是指標準SQL查詢語言。數據庫可以存儲大量的數據，通過SQL可以進行復雜的數據關聯查詢，比如幾張表之間的關聯信息。寫好SQL，也能高效的挖掘出數據之間的關系，做出最有商業價值的數據分析報表。

數據分析是為了開發軟件和數據的均衡。數據分析要大量地使用數據集、數據分析手段，建立的數據存儲的特殊技術，如利用深度分析法，以數據庫為基礎，建立基于工具目錄的硬件的數據分析系統，并對數據存儲在軟件或硬件中，以便在整個軟件的開發、建造過程中有效地運用。數據分析建立的特殊技術包括對過程分析、利用模擬，利用變量結構分析等等。數據分析也可能是從某些邏輯分析開始的。以上就是小編分析整理的數據分析的軟件有哪些，希望對你有幫助。