要进行数据分析就一定离不开数据分析工具。那数据分析的常见工具有哪些呢，现在市面上数据分析工具太多了，很多小白根本不知道该选择哪种工具会比较适合自己学习。况且现在市面上还涌现了非常多新奇的数据分析工具，数据分析的常见工具有哪些呢，这让大家选择起来就更难了。

所以今天带大家盘点一下数据分析的常见工具有哪些，可以根据各自的需求来选择。

一、Excel

入门级办公软件，日常工作必备

Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，也是职场人都知道的国民办公软件。

Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。它能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。

当然，应付日常生活中微量的数据Excel足够了，但如果要处理大数据就应付不过来，而且可视化能力较弱，复杂的数据分析需求满足起来困难。

二、Python

入门编程语言

现在很多企业都在使用Python编程语言。Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，体现Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。而且Python由于语法简单明了，从而受到非常多IT从业者的青睐，同时它也容易上手，非常适合程序员小白入门学习。

学习完这门编程语言后，你就可以通过写代码来实现你想要的分析效果。但如果你只是想学习数据分析的思维，而不想接触代码，也可以考虑别的工具。

三、BI工具

BI即商业智能，它将企业中的数据进行有效整合，经过处理后将数据呈现以帮助企业做出经营决策。

关于BI工具市面上有很多，今天列举三款工具，分别是Tableau、Power BI和Finebi。

1 Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件，相比其它BI工具比较不一样的是，它会在导入数据后将数据分为维度和度量两类，维度就是属性列，比如国家、地区等，度量就是数值列，比如销售额、销售量等。然后再将维度或度量拖拽到行或列中，即可生成各种图表与趋势线。

Tableau比较突出的能力在可视化上，做出来的图表颜值会很高。缺点就在于操作可能还是比较繁琐，需要逐个拖拽数据字段来实现数据可视化。另外价格很高，就算个人版也要999美元。

2 Power BI

Power BI是微软开发的数据分析与挖掘工具。这款工具的上手难度比较大，对新手不太友好。你需要先学会DAX，你才能学会powerBI。当然BI工具基础的数据清洗、数据处理、数据可视化等功能Power BI都是具备的。

它最大的优势是当你学会DAX后，你可以随心所欲地对数据进行清洗和加工，这方面功能会比较强大。但可视化能力就相对比较弱了，图表种类会比较少。不过个人版是免费的。

3 Finebi

是国内数据分析赛道第一的帆软旗下的产品，主打自助式bi。面向业务人员，操作简单，只要拖拽就能够进行分析，解放生产力。内置大量成熟数据分析模型和丰富图表，十分友好。其融合了数据准备，数据处理，数据分析，数据共享等核心功能。可以通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，可预先对数据源进行整合及处理，通过简单的拖拽即可生成各式各样的可视化图表。

以上就是今天跟大家展示的数据分析的工具，那大家在想数据分析的常见工具有哪些的时候，可以进行参考，这样就能帮大家解决数据分析的常见工具有哪些的困扰了。总的来说，如果需求简答用excel，需求复杂首推bi，像finebi这样的企业级bi就是很好的一个解决方案。

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