數據分析是指用適當的統計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。20世紀初建立了數據分析的數學基礎，但直到計算機出現，才使實際操作成為可能，并推廣了數據分析。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。下面就讓小編為大家介紹數據分析需要的軟件。

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數據分析需要的軟件

      數據分析需要的軟件

1.SAS軟件

       SAS是全球最大的軟件公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學開發的統計分析軟件。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種算法和選項。使用簡便，操作靈活

2.R軟件

       與其說R是一種統計軟件，還不如說R是一種數學計算的環境，因為R并不是僅僅提供若干統計程序、使用者只需指定數據庫和若干參數便可進行一個統計分析。R軟件可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

3.SPSS

       SPSS具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個函數。提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。并且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞于SPSS。

4.Finebi

       帆軟旗下的自助性BI產品，數據分析功能強大，帆軟這個公司從報表到BI ，在國內市場做了13年，現在是國內BI市場占有率第一。Finebi性能強大，在報價上有優勢，性價比最高簡單易學，支持自助式數據分析，能應用復雜多變的場景需求，支持多數據源連接，對企業數據平臺的對接能力更強。深受行業的喜愛。

       數據分析的目的是集中和提取隱藏在大量看似混亂的數據中的信息，從而找出研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可以幫助人們做出判斷，從而采取適當的行動。數據分析是一個有組織、有目的地收集數據、分析數據其成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。以上就是小編為大家分享的數據分析需要的軟件。