数据分析最常用的工具有哪些？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-02 12:03 标签： 最常用的数据统计分析方法

数据统计分析工具有哪些

数据统计分析工具有哪些

其中Excel我就不多说了相信大家都懂。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。
1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
2、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。
SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。
Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。

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常用数据分析方法论都有哪些？

数据分析方法论主要用来指导进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？

数据分析方法论主要有以下几个作用：

理顺分析思路，确保数据分析结构体系化

把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系

为后续数据分析的开展指引方向

确保分析结果的有效性及正确性


PEST分析理论主要用于行业分析

PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。


以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：


5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。

利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：

（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。

（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

逻辑树分析法在利润分析中的应用：

4P营销理论在公司业务中的应用：


数据分析是检查数据以进行决策的过程；属于数据科学下的一个类别

  • PowerBI、Tableau、Excel 是用于分析/可视化带有图表和图形的数据集的工具。
  • SQL 和 Python 是用于数据分析的编程语言。
    • Python 用于清理数据和可视化

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