數據分析的軟件很多，完整的數據分析一般分為數據收集、處理、分析和展現四個步驟。下面分別介紹一下過程中每個步驟使用到的工具。

Excel

微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分，它包含數據的基本處理，函數計算，數據透視表和VBA等多模塊功能，可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，能夠滿足大部分人員的數據分析需求，各大公司都會JD里面，明確標明“要求熟練掌握Excel”。

SQL

有人把SQL比作“進階版的Excel”。確實，SQL和Excel十分相似，但Excel相比，SQL有更明顯的性能優勢：

雖然 Excel 在小數據集中表現很棒，但是當你使用不同的公式處理100 k+ 行的文件，它變得十分緩慢和低效。

在SQL中，甚至超過 10 M+行的文件可以很快地處理。

Python

因其容易上手且功能強大，成為所有數據編程語言中最受歡迎的。

相比Java、C++等語言的難度更小，也更容易掌握。舉個例子，一個用C語言需要1000行代碼的程序，用Java需要100行，而Python只需要20行，語法很簡潔。

Tableau

Tableau連續 6 年被評為數據分析工具的領導者。它因其界面美觀、易于操作已成為數據分析必備技能之一！

它完美地結合了Excel和SQL的數據分析能力，又擁有強大的數據可視化功能。被譽為近兩年數據分析行業的“后起之星”。

Power BI

與Python、R這樣的編程語言不同，Power BI可以理解成Excel衍生來的商業智慧(Business Intelligence)軟件。

Power BI通過PowerQuery、PowerPivot和PowerView三大功能，對資料進行獲取清理、建模、視覺化。

需要注意的是，這些工具不是單單就只有數據分析或可視化一種功能，大多數的工具都有兩種或兩種以上的功能，例如生活中最常用的工具Excel：結合了數據處理、分析和可視化為一體。

總的來說，不同工具各有特點，最關鍵的還在于業務的掌握和數學方法的掌握。具體的數據分析工具還是要根據自身的定位及需求來選擇。

總結

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