数据分析工具太多不知道怎么选？该怎么选择合适的软件？

一般在日常生活中大家用到的数据分析工具多数是excel。但是其实在数据分析工具中，excel只是基础。对于那些专门做数据分析的人来说，有更为简便、专业的数据分析工具。

可视化工具：Tableau、Power BI、Smartbi

Tableau就是可替代Excel进行图表美化工作的一个工具。

Power BI作为Excel的一个插件，后来独立门户的软件，它的可视化效果非常强大。

Smartbi是国内老牌BI厂商，企业级商业智能应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求，产品和技术实力毋庸置疑的。操作方面也很简单，基本只需鼠标点击即可，功能也很人性化。

总的来说，BI类的工具是把将数据和业务联系在一起，为了更好的决策诞生的，这一点就和Excel非常了不同了。

统计分析：SPSS、SAS、

SPSS是统计产品与服务解决方案的软件，着重在于统计分析运算、数据挖掘、预测分析等功能的实现。SPSS可以在不需要编程语言的情况下，很好地进行回归分析、方差分析、多变量分析等的研究。

SAS同SPSS一样，是一个做专业统计分析的软件。功能更强大，统计方法齐、全、新。相对SPSS来说，功能更强大，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用。

编程语言：R、Python

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。在数据处理、分析、计算和制图等功能上都非常优秀，可以理解为加强编程版的SPSS/SAS。

R更专注于统计数据分析领域，而Python则应用更为广泛和全面，所以Python也被称作胶水语言，学习时要有所取舍。Python语法简单，可移植性强。

那么，在什么情况下选择适合我们使用的数据分析工具呢？

情况1.对数据进行统计分析有严格的要求

分析数据时，许多用户对分析结果会很严格，并且对分析的数据和统计方法有更高的要求。因此，这些用户通常更精通数据分析工具的使用。应用要求也将更高，数据规则将更多，并且对分析的具体细节有相对明确的要求，希望分析越严格越好。这类用户更适合使用统计分析类的数据分析工具。即SPSS、SAS。

情况2.具有大量数据分析需求

对于有大量数据分析需求的用户，由于手动操作和使用传统分析工具不仅复杂且成本高，因此将选择数据分析工具对大量数据进行统计并确保数据分析的完成。某些数据统计和分析工作确实是无法手动完成的，或者需要大量员工来执行，因此，此工具的优势就在于可以统一修改和解决。这类用户则比较适合使用编程语言方面的工具。像：R、Python。

情况3.要求快速完成分析指标

由于复杂的操作步骤，手动分析需要浪费大量时间，因此选择使用数据分析工具的客户将希望能够快速获得分析结果并确保分析的有效性，而数据分析工具可以完成分析指标并在短时间内获得分析结果，从而帮助用户有效降低时间成本。这类用户就比较适合使用可视化工具。像：Tableau、Power BI、Smartbi。很适合小白入手，当然你如果要我推荐一个的话，我会选Smartbi，他家有做中国式复杂报表，相对于前两个更适合我们使用。

哪种数据分析工具更好用取决于用户对工具的使用以及软件的操作熟练程度。如何判断是否需要使用数据分析工具来完成分析任务，可以参考上述三点：对数据的统计分析是否有严格的要求？是否存在大量数据分析需求，并且使用手动操作会浪费更多时间？是否需要能够快速获得分析结果？

申请试用