数据分析软件推荐大全
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目录--
1. Excel1. Tableau1. Power BI1. Pyho1. R1. SAS1. MATLAB1. QlikView1. SSRS1. Apache Superse
Excel----
Excel是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。学习数据分析excel是基础，从大学开始就必修的一门课程。它的入门槛相对比较低，如果是非程序员想入门数据分析，或者是企业用户的数据分析应用，这真的是一个非常好的选择。并且Excel中的许多功能都是国人习惯性的适用的，特别是针对国内企业的实际数据分析工作的匹配度也是很高的。此外Excel具备可视化的基础功能，也有一些扩展功能如数据透视表等，这些功能对于数据分析来说都是非常有用的。
Tableau------
Tableau是商业智能工具，也就是说Tableau强调的是“可视化”，而不是传统意义上的“数据挖掘”。Tableau最出色的地方在于，他能够在很短的时间内实现大量数据的快速可视化，同时又保持了良好的可视化效果。它的产品特点是易用、快速、灵活的可视化工具。可以同时查看数十亿条数据并且不用建立复杂的数据模型，还可以使用 Tableau 的交互式仪表板做出明智的决策。此外Tableau支持多种数据源的直接接入，包括各种数据库和数据仓库。
Power BI------
Power BI 是微软开发的一套数据可视化工具，其功能与Tableau类似。对于拥有Widows平台的用户来说是一个非常值得推荐的产品。目前大部分客户可能主要关注的都是用可视化手段做什么（目标）、数据（核心）、渠道（客户）以及运营（绩效）这四个方面。Power BI内置了大量的数据可视化模板，可以快速实现数据可视化。同时Power BI还支持从各种数据源导入数据，并提供了丰富的数据处理功能。在导入数据后，可以通过简单的拖拽操作实现数据的分组、聚合和筛选，并使用各种图表来展示数据。Power BI还支持与其他应用程序集成，例如可以使用Power BI与SharePoi和OeDrive for Busiess集成来共享报告。这些特性使得Power BI成为一款非常强大且灵活的数据可视化工具。
Pyho-----
Pyho是一门计算机语言，而用Pyho进行数据分析则是一个比较宽泛的话题。Pyho拥有强大的数据处理能力，可以用来进行数据处理、数据挖掘、数据可视化等操作。Pyho中有很多优秀的库可以用来进行数据分析，比如umPy、Padas、Maplolib等。其中umPy是Pyho中用于科学计算的库之一，它提供了大量的数学函数和高效的数组操作；Padas是一个强大的数据处理库，它提供了数据清洗、数据转换等功能；Maplolib则是一个用于数据可视化的库，可以制作出各种类型的图表。此外Pyho还可以和其他库集成，例如利用Scrapy框架从网页上抓取数据等。总之使用Pyho进行数据分析有很大的灵活性和可扩展性。但是Pyho也有一定的学习曲线和门槛相对较高的问题。对于想要使用Pyho进行数据分析的人来说需要具备一定的编程基础和数学基础。同时还需要学习如何使用umPy、Padas等库以及如何编写有效的Pyho代码等。此外Pyho还需要一些时间来学习如何安装和使用第三方库以及如何配置Pyho开发环境等。如果想要更好地使用Pyho进行数据分析还需要不断地学习和实践不断地提高自己的技能水平。
