做数据分析比较好用的软件有哪些？

骨子里的代码

2023-08-09

数据分析涉及许多不同的任务和技能，所以选择最适合您需求和技能水平的软件取决于您要处理的数据类型、分析任务和您的熟练程度。以下是一些广泛认为适合数据分析的软件工具：

亿信ABI （ALL in one BI）是亿信华辰历经17年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

Microsoft Excel: Excel是广泛使用的电子表格软件，适合进行基本的数据整理、计算和简单的统计分析。

Python（及其库）：Python是一种通用编程语言，对数据分析和科学计算领域有强大支持。它的库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）使数据处理和分析变得更加便捷。

R语言：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它的生态系统包括许多用于数据分析的包（如ggplot2、dplyr、tidyr）。

Tableau: Tableau是一款强大的交互式数据可视化工具，适用于创建丰富的图表、仪表盘和报告。

Power BI: Power BI是微软的商业智能工具，用于创建交互式报告、仪表盘和数据分析应用。

SQL数据库：对于处理大型数据集和执行复杂的数据查询和分析，SQL数据库（如MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server）是不错的选择。

Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个开源的互动计算环境，可以在一个文档中编写和运行代码、可视化数据、记录分析过程。

SAS：SAS是一种用于高级数据分析、统计建模和商业智能的软件。

SPSS：SPSS是一个广泛用于统计分析和数据挖掘的软件，适合初学者和专业人士。

KNIME：KNIME是一个开源的数据分析平台，可以用于数据清洗、预处理、建模和报告。

Alteryx：Alteryx是一款用于数据清洗、整合和分析的软件，适合处理多个数据源。

RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据科学平台，用于数据分析、建模和预测。

您可以根据自己的需求和技能水平选择最适合的软件。一些工具适合初学者，而其他工具则适用于更高级的数据分析和处理。