有哪些好用的数据分析工具类软件？

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谢邀～

首先我们先明确一个事情。现阶段在我们数据行业内的日常用语中。数据分析其实已经和数据可视化分析成为了同义词。一般我们分析数据其实都是需要可视化工具来进行辅助的。所以接下来我就来给大家分享几点关于选择数据可视化工具的必备知识！

首先使用数据可视化工具的好处是什么？

它的好处就在数据分析的基础上涉及到了数据可视化的展示。数据分析师在完成工作后的数据一定是需要展示给他人看的。这个时候借助数据可视化的展示。从单个的图表到全面的数据可视化大屏。它都可以让数据分析的受众可以更快速的处理信息和获取到有价值的见解。这大大降低数据分析工作的效率。

那么应该选择什么样的数据可视化分析工具？

国内的数据可视化工具在经历初步的发展后。其实已经涌现了一批高质量的数据可视化工具 。但是在选择数据可视化分析工具时。还是取决你想要达到什么样的数据可视化目的？我给大家主要列出了以下的常见的几类：⬇️

BI报表类（商业智能）：如果你是一个公司的老板或者管理人员。你需要了解公司近段时间的经营行为。那么BI报表类的数据可视化形式是你必不可少的一个工具。它通常都是采用数据大屏的形式。对于公司的经营数据进行多元化的分析整理。展现来传达相关的数据趋势。那么可以选用的工具有：

微软PowerBI

Tableau

Excel

分析数据：如果你的使用目的是进行数据的研究。并且是要进行探索性的数据分析（EDA）则其实不需要花费大量的时间去进行过于华丽的视觉性刺激可视化展示。你只需要选择快速的。开源和确定性的工具。换句话说你只需要快速直观的得出有关数据的结论即可。通过这个数据可视化来进行科学分析的用途。那么可以选择以下几种分析工具：

R或RStudio

Matplotlib（Python）

讲故事：如果你的数据分析结果是需要提供他人来进行工作参考。辅助决策的。那么就需要借助数据可视化大屏制作工具。来将你的数据分析成果简单易懂的传达给数据分析受众。针对这类使用功能的数据可视化平台我推荐：

本公司出品的数据可视化平台EasyV

数据可视化平台EasyV改变传统数据大屏的开发模式。通过Saas版本将数据可视化的过程简化为以下5个阶段：

PS：目前有足够期限内的免费试用。「点击 即可免费试用」

首先整理出要解决的确切问题。

从基本图或“蓝图”开始。例如条形图。

从数据中突出显示有价值的信息。这需要以易于理解的格式呈现。

选择最能反映数据的图表类型。然后开始绘制数据。

最后。使用配色方案。标签等。使图表易于理解。

与数据分析有关的关键功能

数据混搭：通过数据容器的组件连接数据。支持多数据源关联。

基本分析：多种可视化图表组件展现。以及过滤器功能对数据进行筛选处理。

高级分析：通过交互事件。进行多维钻取。链接分析等功能。您可以执行高级分析并敏锐地发现数据之间的联系。

自动刷新：智能监控和比较后台数据。更改数据后。前台将及时更新。并且最新数据始终可用。

与数据可视化有关的关键功能

非技术用户的拖放操作：您可以方便地通过EasyV内置的可视化组件来进行适合自己用途的图表。通过简单的“拖拉拽”动作。即可在画板上搭建可视化大屏。并且内置大量数据可视化大屏模板。涵盖百分之八十的应用场景。在最新版本V3.18的迭代上更新了电力行业的模板大屏

自由布局：支持自适应布局。选项卡布局。可以自由自定义界面上的视觉元素。

丰富的视觉元素：提供多种视觉功能。例如表格。60多种图表。图形。地图。控件。网络框架。图片。视频。滚动消息。数字时钟等。您可以享受美丽的视觉效果

多种视觉效果：个性化功能。如地图热显示。动态流显示。Flash动画。自定义填充等。为数据可视化带来更多乐趣

自适应多屏显示：支持自适应显示。只需设计一次。您就可以在各种设备上自适应显示。例如手机。平板电脑。拼接屏等。可帮助您随时随地控制公司数据

当然最重要的一点 为什么说EasyV是好用的数据可视化分析工具？

因为它有足够期限内的免费试用。「点击 即可免费试用」

如果你是个人试用者。我们提供有免费的产品教学课程。免费试用期间也可。

如果你是企业申请试用者。我们不但有免费课程。还可以配上一对一的产品指导讲解！

让你从使用到售后的过程当中享受最全面的优质服务。一个功能强大。售后完全的数据可视化工具都不能说的上是好用的？那还有什么工具是好用的？？？

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其他观点：

应用场景

其他观点：

这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作。尤其是在银行、金融、保险业。

SPSS、SAS都是用于统计分析。围绕统计学知识的一些基本应用。包括描述统计。方差分析。因子分析。主成分分析。基本的回归。分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多。SAS银行金融和医学统计较多。有一些难度。

R语言像是综合性较强的一类数据分析工具。集统计分析、数据挖掘。数据可视化。

展开来。讲讲数据分析~

这些数据分析工具的使用还是看需求。每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广。站在IT的角度。实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层

第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言。这方面不一定要深钻研。但至少要理解数据的存储方式。数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少。精通最好。可从常用的selece查询。update修改。delete删除。insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等。这是最基本的个人数据库。经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库。这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的。这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQL Server2005或更高版本。对中小企业。一些大型企业也可以采用SQL Server数据库。其实这个时候本身除了数据存储。也包括了数据报表和数据分析了。甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2。Oracle数据库都是大型数据库。主要是企业级。特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了。一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别。实际上这个不是数据库。而是建立在前面数据库基础上的。企业级应用的数据仓库。Data Warehouse。建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台。整合了各种数据分析。报表、分析和展现。BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取。需要展现。报表工具是最普遍应用的工具。尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题。如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉。做数据分析报表。通过接口开放功能、填报、决策报表功能。能够做到打通数据的进出。涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具。可分在报表层也可分为数据展现层。涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件。可作为可视化数据分析软件。可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言。可视化Tableau更优。但FineBI又有另一种身份——商业智能。所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具。当然我们最常用的就是Excel。

Excel软件。首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能。Excel功能非常强大。甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说。有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18。名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析。到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化。从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析。现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大。SAS是平台化的。EM挖掘模块平台整合。相对来讲。SAS比较难学些。但如果掌握了SAS会更有价值。比如离散选择模型。抽样问题。正交实验设计等还是SAS比较好用。另外。SAS的学习材料比较多。也公开。会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件。可以完成大部分SPSS统计分析功能

4、表现层

表现层也叫数据可视化。以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实。近年来Excel的可视化越来越棒。配上一些插件。使用感更佳。

PPT：办公常用。用来写数据分析报告；

Xmind&百度脑图：梳理流程。帮助思考分析。展现数据分析的层次；

Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具。可以直接读取数据库。在Excel里建模。互联网展现。最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。

最后。需要说明的是。这样的分类并不是区分软件。只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析。有时候报表就是分析。有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析。分析也是报表。报表就是数据存储了！

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