怎么做数据分析 做数据分析的软件

在众多数据工具中，数据解析的途径可谓是五花八门，各有千秋。面对各式各样的数据场景、难度及效率，每一种软件都有其独特之处。

对于日常的数据处理工作，Excel已然能满足大部分需求。随着数据量的激增、维度的复杂化以及分析的深入，单纯依赖Excel已无法应对。幸运的是，市场上涌现了越来越多的数据分析软件，供我们选择。接下来，让我为大家详细介绍几类主流的数据分析软件：

第一类：数据处理软件

1. Excel与MySQL：

Excel：在Excel中，重点在于掌握数据处理的关键技巧和函数应用。尤其是数据清理技术，能去伪存真，掌握数据主动权。Excel的数据表能挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据。掌握各种图表制作技巧，以及Power Query、Power Pivot的应用，可以实现数据可视化效果。

MySQL：这是一种关系型数据库管理系统，它将数据保存在不同的表中，而不是一个大仓库里。这样的设计不仅增加了处理速度，还提高了灵活性。MySQL使用的SQL语言是访问数据库的最常用标准化语言。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开源的特性，使得中小型网站开发多选择MySQL作为网站数据库。

第二类：数据可视化软件

1. Smartbi与Echarts：

ECharts：简而言之，它是后台数据库实现数据到图形映射的插件，使用JavaScript开发，可流畅运行在PC和移动设备上，兼容大多数浏览器。其底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供高度交互性、可定制化的数据可视化图表。

第三类：大数据分析软件

1. SPSS、Python、HiveSQL等：

SPSS：采用类似于Excel的表格方式输入与管理数据，其统计过程成熟稳定，满足非统计专业人士的工作需要。其输出结果美观，且支持多种格式的转存。

Python：作为一种面向对象的动态类型语言，Python最初用于自动化脚本，但如今在大型项目开发中也广泛应用。

HiveSQL：基于Hadoop的数据仓库软件，能将结构化数据文件映射为数据库表，并提供简单的sql查询功能。