1樓：蝴蝶
（1）sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理（2）會用excel/sql做基本的資料分析和展示（3）會用指令碼語言進行資料分析，python or r（4）有獲取外部資料的能力，如爬蟲
（5）會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告（6）熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。
學資料科學，上cda.cn
2樓：宋懵懵的資料生活
資料分析工具有很多，好用的國外的tableau和國內億信華辰的abi啊，這兩款我們公司都用過，個人覺得，abi更能滿足國人需求
3樓：匿名使用者
資料程式設計工具有python、r、sas等，目前用得多的是python,如果有語言基礎的小夥伴上手很快，語法、函式、物件導向這些都比較簡單，沒有基礎的小夥伴也可以自學，不是很難。
大資料技術:這個相對來說有些難度，不過有專業的工具讓我們用，比如第四正規化的產品和阿里雲的機器學習pan都是可以直接出結果的工具；
分析&ai：這部分先了解資料分析的基本流程和分析手法；上面的如果都學了，可以到阿里雲大學上面去做幾個資料分析方面的案例，增加對資料分析的流程理解和相關技術應用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具來實現的，比較簡單，建議大家自己程式設計實現，也可以到天池大賽、九道門上去看一些案例，自己做做訓練。
4樓：匿名使用者
簡單好用的資料分析工具有很多，excel或者bi。但是excel要想分析得溜，或視覺化做得漂亮，需要熟練掌握高階函式甚至一些vba水平。
所以很多情況下用bi工具做資料分析更簡單。bi工具有很多，個人做資料分析用可以用finebi。能夠連線資料——處理資料——視覺化分析——視覺化報告，整個過程不需要寫**寫公式，都是視覺化操作，上手很簡單。
做資料分析，比較好用的軟體有哪些？
5樓：海同職座標**
雖然資料分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是資料獲取、資料儲存、資料管理、資料計算、資料分析、資料展示等幾個方面。而sas、r、spss、python、excel是被提到頻率最高的資料分析工具。
python
python，是一種物件導向、解釋型計算機程式設計語言。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。
r軟體r是一套完整的資料處理、計算和製圖軟體系統。它可以提供一些整合的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函式，從而使使用者能靈活機動的進行資料分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
spss
spss是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的檔案。
excel
可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
sas軟體
sas把資料存取、管理、分析和展現有機地融為一體。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呼叫完成。
許多過程同時提供了多種演算法和選項。
6樓：匿名使用者
國內外各家的產品在功能上基本沒大的差別，基本都快失去辨別能力了。但你只要去實際使用，一定會發現各產品的不同。好的產品對應用場景有較深的理解，程式邏輯符合使用者業務特性，會使使用者使用起來事半功倍。
思邁特軟體其實就是這樣一家用心做產品的bi**商。
7樓：創作者
資料分析的基礎是資料管理。有款叫藍點通用管理系統的軟體，可由使用者自定義實現各種資料管理功能，簡單靈活，且資料統計分析很直觀方便。
8樓：楊麗清
資料分析軟體的確有很多種，適合不同型別的人員。
excel：還是很普遍的，大部分使用，只是資料一大就比較慢，而且寫函式比較麻煩，學好很重要；
bdp個人版：偏向視覺化分析，圖表型別不少，適合資料小白使用；
sas、spss：會涉及到一些資料建模的東西，相對比較難。
比較好的資料分析軟體有哪些？
9樓：海同職座標**
雖然資料分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是資料獲取、資料儲存、資料管理、資料計算、資料分析、資料展示等幾個方面。而sas、r、spss、python、excel是被提到頻率最高的資料分析工具。
python
python，是一種物件導向、解釋型計算機程式設計語言。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。
r軟體r是一套完整的資料處理、計算和製圖軟體系統。它可以提供一些整合的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函式，從而使使用者能靈活機動的進行資料分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
spss
spss是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的檔案。
excel
可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
sas軟體
sas把資料存取、管理、分析和展現有機地融為一體。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呼叫完成。
許多過程同時提供了多種演算法和選項。
10樓：匿名使用者
回答一、excel
excel使用人群眾多是新手入門級資料分析工具，也是最基本的資料分析工具之一。excel主要學習使用常用函式、快捷鍵操作、基本圖表製作、資料透視表等。excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數資料分析工作的需要。
而且excel提供了相當友好的操作介面，對於有基本統計理論的使用者來說更容易上手。
二、sql軟體
sql是一種資料庫語言，它具有資料操作和資料定義功能，互動性強，能給使用者帶來很大方便。sql專注於select、聚合函式和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統，技術較為成熟。
這類資料庫包括mysql.sqlserver.oracle.
sybase.db2等等。
sql作為一種操作命令集，以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎，成為提高資料庫執行效率的保證。sqlserver資料庫的應用可以有效提高資料請求和返回速度，有效處理複雜任務，是提高工作效率的關鍵
三、python軟體
python提供了能夠簡單有效地對物件進行程式設計的高階資料結構。python語法和動態型別，以及解釋性語言的本質，使它成為大多數平臺上寫指令碼和快速開發應用的程式語言，並可用於可定製軟體中的擴充套件程式語言。豐富的python標準庫提供了源**或機器**，適用於各種主要系統平臺。
python有極其簡單的解釋文件，所以更容易上手。
四、bi工具
bi工具是商業智慧(busines inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大資料分析解決方案，可以有效地整合企業中現有的資料，快速準確地提供報表和幫助領導作出決策的資料依據，幫助企業做出明智的業務決策。bi工具是根據資料分析過程設計的。
首先是資料處理，資料清理，然後是資料建模，最後是資料視覺化，用圖表識別問題，影響決策。
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11樓：
spss是軟體裡比較簡單的 ，學校裡使用的比較多一些，可以採用選單的模式 帶少量的命令編輯matlab常常在建立統計和數學模型的時候比較好用 但是很難學 反正我學了一個學期楞是就知道個皮毛finereport 兼顧了基本的資料錄入與展現功能，一般的資料來源都支援，學習成本比較低，比較適合企業級使用者使用，sas我沒用過
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