20款宝藏数据分析软件合集

不知道大家有没有发现，现在数据分析已经成了很多工作中必备的一项能力，找工作的JD里总有“会数据分析者优先”这么一条，在工作中会进行数据分析也能使效率大大提升。

不会数据分析？没关系！今天就给大家介绍20款数据分析软件，帮大家从以下5类了解数据分析、学会数据分析~

1. Excel类：Excel、VBA、简道云、Power View

2. 数据统计工具：SAS、SPSS、Stata、MATLAB

3. BI工具：PowerBI、FineBI、Tableau、OracleBI

4. 数据库工具：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer

5. 编程工具：Python、R、Java、Julia

01 （类）excel系

Excel

微软公司开发的电子表格软件，广泛应用于数据处理、分析、报告制作等领域，几乎所有人都在用的数据处理软件，上手简单，其实还有很多复杂功能。内置了丰富的函数库，可以执行复杂的数学计算、统计分析、财务计算等任务。

此外还支持VBA（Visual Basic for Applications）编程，用户可以通过编写宏来自动化执行重复任务，提高工作效率。

VBA

Excel里的编程语言也就是通常所说的宏，可以自动化执行一些操作，比如宏可以录制用户的操作过程，也可以编写自定义的代码来实现复杂的功能。

VBA提供了丰富的对象模型，可以访问和操作Excel中的几乎所有元素，如单元格、工作表、图表等。通过VBA编程，用户可以创建自定义的函数、过程、用户表单等，以满足特定的数据处理和分析需求。

简道云

一款低代码/无代码应用开发平台，旨在帮助企业快速构建各种业务应用。

它提供了表单、流程、分析仪表盘、知识库等多种功能模块，用户可以通过拖拽组件、配置参数的方式，快速搭建出符合自己需求的应用。

简道云无需用户具备专业的编程技能，即可实现数据的收集、处理、分析和展示。同时，它还支持与其他系统的集成，如企业微信、钉钉等，方便用户在日常工作中使用。

PowerView

Excel和SharePoint中提供的数据可视化工具，它可以将数据转化为直观的图表、图形和其他视觉效果。PowerView支持多种数据源，包括Excel工作簿、SQL Server Analysis Services等。

用户可以通过简单的拖拽操作，选择数据源、字段和视图类型，即可快速创建出交互式的数据可视化报表。PowerView还提供了丰富的自定义选项，如筛选器、切片器、钻取等，帮助用户深入挖掘数据背后的规律和趋势。

02 数理统计工具

SAS

目前国际上非常流行的大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。SAS提供了全面的统计分析和数据挖掘功能，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析、聚类分析、决策树等。

SAS还提供了强大的数据管理能力，包括数据清洗、转换、合并等。此外，SAS还支持自定义编程，用户可以使用SAS语言编写复杂的统计模型和算法。SAS广泛应用于科研、金融、医疗、制造等领域。

SPSS

IBM公司推出的一款统计分析软件，主要用于数据分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务。SPSS提供了直观的操作界面和丰富的统计功能，包括描述性统计、参数检验、非参数检验、方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。

SPSS还支持数据可视化，可以将分析结果以图表的形式展示出来。此外，SPSS还提供了数据挖掘模块，支持关联规则、决策树、神经网络等数据挖掘算法。SPSS广泛应用于社会科学、市场调研、企业管理等领域。

Stata

一款集数据分析、数据管理以及绘制专业图表于一体的统计软件。它提供了丰富的统计模型和分析方法，包括线性回归、逻辑回归、生存分析、时间序列分析等。

Stata的数据管理能力也非常强大，支持数据清洗、转换、合并等操作。此外，Stata还提供了强大的图形绘制功能，可以绘制出各种专业的统计图表，如散点图、箱线图、直方图等。Stata的语法简洁明了，易于学习和使用，因此深受统计学者和研究人员的喜爱。

MATLAB

MathWorks公司推出的一款高级技术计算语言和交互式环境，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。提供了丰富的函数库和工具箱，支持线性代数、信号处理、图像处理、控制系统设计等多种领域的计算和分析。

MATLAB的图形绘制功能也非常强大，可以绘制出高质量的二维和三维图形。此外，MATLAB还支持自定义编程和扩展功能，用户可以使用MATLAB语言编写自己的函数和工具箱。MATLAB广泛应用于科学研究、工程设计、产品开发等领域。

03 BI工具

PowerBI

微软推出的商业智能（BI）工具，旨在帮助企业快速构建和分享数据洞察。PowerBI可以与多种数据源进行连接和整合，包括Excel、SQL Server、Azure等。它提供了丰富的数据可视化选项和交互式报表功能，用户可以通过拖拽和配置来创建各种图表、仪表板和报告。

PowerBI还支持实时数据更新和移动访问功能，方便用户随时随地查看和分析数据。此外，PowerBI还提供了自然语言查询和问答功能，使得数据探索变得更加简单和直观。

FineBI

FineBI是国内领先的自助大数据分析BI工具之一，它提供了数据处理、即时分析、多维度分析以及可视化等服务。FineBI支持多种数据源连接和整合能力，可以快速构建数据仓库和数据分析模型。

Tableau

目前世界上流行的B!工具之一，数据分析、可视化能力强大。

Tableau是一款由Tableau Software公司开发的数据可视化工具，它以其强大的数据探索能力和用户友好的界面而闻名。

Tableau能够从各种数据源中提取数据，并通过简单的拖放操作生成精美的图表和仪表板，帮助用户快速发现数据中的隐藏见解。它广泛应用于商业智能、数据分析和数据科学领域，是市场上领先的现代分析平台之一。

OracleBI

Oracle公司推出的一套商业智能解决方案。它集成了查询、报告、分析、警报、移动分析、数据集成和管理等功能，旨在为企业提供全面的企业绩效管理系统。OracleBI通过高度可扩展的BI服务器，实现集中数据访问和计算，为各种业务过程提供丰富的数据洞察。

其强大的数据分析和可视化能力，帮助组织做出更好的决策，提升业务绩效。此外，OracleBI还支持与其他Oracle产品的无缝集成，为企业用户提供一致、高效的数据分析体验。

04 数据库工具

MySQL

性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库。学习数据分析必备。

不仅能够高效地处理大规模数据，还具备灵活的配置选项，使得无论是初创企业还是大型组织都能轻松驾驭。MySQL的广泛应用场景，从简单的Web应用到复杂的企业级应用，都证明了其作为数据分析基础工具不可或缺的地位。

对于学习数据分析的人来说，掌握MySQL不仅是入门数据处理的必备技能，更是构建高效数据分析流程的关键。

PostgreSQL

极具潜力的数据库之一，开源免费，分析能力强，稳定可靠，支持广泛。

不仅拥有强大的分析能力，能够处理复杂的查询与事务，还以其卓越的稳定性和广泛的兼容性著称。PostgreSQL支持高级的数据类型、索引、函数和触发器，为数据分析提供了极大的灵活性和深度。

无论是对数据科学家还是开发人员而言，PostgreSQL都是一个值得信赖的数据处理与分析平台。

ORACLE

商业化程度高、功能强大、非常稳定，很受世界500强企业欢迎。

不仅支持大规模并发处理和高可用性配置，还内置了丰富的数据分析工具和强大的数据仓库解决方案，为企业的决策支持提供了坚实的后盾。对于追求极致性能与稳定性的数据分析项目而言，Oracle无疑是理想的选择。

SQLServer

微软公司的数据库产品，操作简单、适合口分布式组织的可伸缩性、有用于决策支持的数据仓库功能。

通过集成化的BI工具套件，如SQL Server Analysis Services和SQL Server Reporting Services，为用户提供了从数据收集、处理到展示的一站式解决方案。这使得SQL Server在帮助企业构建高效的数据分析平台方面，具有得天独厚的优势。

05 编程工具

Python

非常流行的数据科学编程语言，语法简洁，生态强大，应用广泛。

R

编程统计工具的鼻祖集统计分析与图形显示于一体，可以在UNIX、Windows和Mac操作系统上运行，方便实用。

JAVA

非常经典的编程语言，在数据分析领域的主要应用是搭建大数据框架。

Julia

编程数据分析领域的新进者，定位是通用编程语言，其次是高性能计算语言。

（ps：不过工具都只是辅助，做数据分析最重要的还是要掌握方法和思维哦~）

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～