数据分析已成为现代企业中的一项重要工作，许多公司为了更好地管理和利用数据，开始使用各种数据分析软件来处理和分析数据。那么，数据分析一般用什么软件呢？本文推荐8款数据分析常用工具和软件，供您参考。
Excel是最常用的数据分析软件之一，因为它简单易用，大多数人都熟悉它。Excel可以完成基本的统计分析，例如平均数、中位数、标准差等；可以执行基本的数据操作，如排序、筛选、汇总等；以及基本的图表和可视化工具。它还可以导入和导出各种格式的数据，包括CSV和TXT文件。
但它带来的限制是它的处理能力有限，特别是在大数据集方面。
R语言也是一种流行的数据分析工具。R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有丰富的统计函数和图表绘制能力。它提供了一系列基本的函数和库，如dplyr、ggplot2等，可用于数据清理、统计分析、可视化等方面。R还具有高度的灵活性和可扩展性，因此可以用于各种不同的数据分析和建模任务。
由于其专业性和广泛的统计学支持，R语言在学术界和数据科学领域得到了广泛的应用。但缺点是这是一款编程语言，需要你有一定的编程语言基础，对于非技术人员的其他业务人员难以上手。
Python是一种流行的通用编程语言，也可以用于数据分析。Python具有广泛的第三方库和工具，使它成为一种强大的数据分析工具。例如，Pandas库提供了用于数据处理和清理的数据结构和函数，而Numpy库提供了用于数学计算的函数。此外，Python还具有许多可视化和机器学习库，如Matplotlib和Scikit-learn，Matplotlib支持绘制各种类型的图表和图形。
Python的灵活性和可扩展性使得它成为专业数据分析师和科学家们的首选工具。缺点同R语言一样，只为专业数据师服务。
SAS软件（全称STATISTICALANALYSISSYSTEM，简称SAS），是科研统计分析中一款非常流行的商业化的数据分析软件。它广泛应用于大学、研究所、政府及公司中，适用于文科、理工等各种专业。SAS提供了广泛的功能，例如数据查询、数据报告和数据可视化，可用于处理大型数据集和复杂的数据处理任务。
SPSS是世界上最早出现的统计分析软件，1968年由美国三位研究生研发。SPSS采用类Excel的输入方式，数据接口多样，可用于数据处理、数据分析和报告生成。相较前面几个编程语言工具来说，对非专业人士用户比较友好。但由于是外网软件，关于下载和问题解答都面临无人可问的窘境，论坛求助偏多。
目前市面上比较主流的BI软件主要由Tableau、PowerBI和FineBI。这些BI工具提供了丰富的可视化工具和交互式分析功能，使得用户可以轻松地创建漂亮的图表和仪表盘。这些软件通常具有直观的用户界面和友好的操作方式，适用于不具备编程经验的用户。
Tableau是一款可交互式数据可视化平台。它的最大特点是可以轻松地创建互动式仪表板，让用户直观感受数据。Tableau非常适合分析数据并探索数据关系等。它支持从各种数据源获取数据，并提供了各种图表和图像类型以供选择。
PowerBI是微软推出的商业智能工具，其功能类似于Tableau，也可以用于可视化分析、数据探索和报告功能。
PowerBI和Tableau的区别在于前者可以更方便地和Excel交互，但Tableau在可视化方面更加灵活，同时，PowerBI是作为Office365一部分而提供的，具有云端化处理和安全性更高的特点。
从本质上讲，FineBI为企业提供了一站式商业智能解决方案，提供了从数据准备、数据处理、可视化分析、数据共享与管理于一体的完整解决方案，创造性地将各种“重科技”轻量化，使用户可以更加直观简便地获取信息、探索知识、共享知识。
FineBI将数据分为「公共数据」与「我的分析」两个模块，从而增加数据可信度，减少冗余数据集的产生。
FineBI重点打造的自助数据集，提供了新增列，分组汇总，过滤，排序，上下合并，左右合并等功能，让用户以极低的学习成本将数据处理成自己需要的结果。让IT更专注于基础数据的准备，将真正对数据的分析处理交还于更熟悉业务的分析人员。
FineBI的可视化功能面向业务人员设计，解构了制作可视化分析的流程，大大降低了业务人员制作分析的难度，提供「自动」「柱形图」「点」「热力点」「线」「面积」「矩形块」「饼图」「文本」「填充地图」「漏斗图」「仪表盘」「日历图」「颜色表格」「kpi指标卡」等多种形状，辅以颜色，大小，提示，标签，细粒度，可以组合成丰富的可视化效果。
FineBI采用强大的数据处理引擎和优秀的图表渲染机制，满足更高数据量的要求，前端展示数据量可达百万级。
FineBI还提供了仪表盘设计功能，提供了自适应布局、主题样式配置、Web组件、多Tab组件等功能，让用户更好的展示和表达数据分析的思路和结果。
post2023-07-2710:44:32
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