數據分析軟件主要用于比較專業的數據分析挖掘工作，特別是在銀行，金融，保險等領域。SPSS、SAS都是統計分析，圍繞著統計知識的一些基本應用，包括描述統計、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回歸、分布檢驗等。市場研究比較多的是SPSS，金融、SAS銀行統計比較多，有一定的難度。接下來就由小編為您介紹數據統計分析工具，數據分析工具。

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數據統計分析工具

一、數據存儲層

      數據庫的概念設計和數據庫語言，在這方面不一定要深入鉆研，但至少要了解數據是如何存儲、數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言是必不可少的，最精通的。可以從常用selece查詢、update修改、刪除delete、insert插入的基本結構和讀取開始。

      Access2003、Access07等是最基本的個人數據庫，常用于個人或部分基本數據存儲；MySQL數據庫，這對部門級或因特網數據庫應用是必需的，此時關鍵要掌握數據庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

二、報告/BI層

      FineBI等BI等BI工具可分為數據表面層，也可分為數據表面層，涵蓋了數據整合、數據分析、數據呈現等。FineBI和Tableau都屬于近年來非常優秀的軟件，可以用作可視化數據分析軟件，常用的FineBI可以從數據庫中提取數字進行報表和可視化分析。可視化的Tableau相對更好一些，但是FineBI還有另外一個身份，那就是商業智能，所以它在大數據處理上的能力更強。

三、數據分析層

      實際上，這一層有許多分析工具，當然Excel是我們經常使用的。Excel軟件，首先版本越高越好，用得越好，當然excel中的許多人只掌握了5%的Excel功能，Excel的功能非常強大，甚至能完成所有的統計分析工作！但我也經常說，與專門學習統計軟件相比，Excel有能力玩Excel統計工具。

       除此之外還有SAS軟件，SAS相對SPSS來說功能更強，SAS是平臺化的，EM挖掘模塊平臺整合，相對來說，SAS學起來比較困難，但如果掌握SAS更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等，相對來說，SAS更難學。以上就是小編為您介紹的數據統計分析工具，數據分析工具。