现在可以用来做数据分析的工具太多了，最通用的是Excel，在程序员中最受欢迎的sql、python、R，在学生老师群体中用的很多的是spss、SAS，在办公一族中深受信赖的则是tableau、FineBI、九数云等，数据分析工具这么多，用哪个来做分析？其实啊，数据分析工具虽多，如果不能理解其侧重和强弱势，不理解其中的可替代关系，通通去学，那就出师未捷先放弃了。

下面我来粗略介绍一下数据分析工具的分类和具体各个工具都是用来干什么的，教大家怎么挑选最适合自己的数据分析工具。

数据分析工具分类

挑选工具第一步是，明白自己的工作具体细分是哪一环节，因为数据分析只是一个很笼统的概念，引用网络上的一张图，可以将数据分析分为数据可视化、数据建模、数据处理、数据获取四个维度。底层的是数据源层，顶层则为数据展示层。每一个类别里，我们都提供了不少数据分析工具。

数据可视化：

离线界面型：Excel、PPT、Tableau

离线代码型：SAS、python、R

在线型：Echarts、九数云

数据建模：

专用界面型：SPSS

专用代码型：SAS、R

泛用代码型：python

数据处理：

数据库：SQL

界面型：SPSS

代码型：VBA

数据获取：

数据库：SQL、Hadoop

爬虫：python，JAVA

不同的工具用途不同，但是大致可以分为以上4类，大家可以根据自己的工作需求，对照着去学习使用这些数据分析工具。

典型的3个数据分析工具

1）Excel

Excel工具应该是大家最熟悉的工具了，不少人可能从小学或者初中开始，就会在老师的指导下学习使用这个工具，office系列工具也是现在办公人员必不可少的工具。有的人将数据分析与excel直接画上等号，有的人却说excel不能算什么高大上的数据分析工具。这又是为什么？

那是因为很多人连Excel的1/3的功能都没用到。excel除了界面上直接展示的表格、排序、筛选、函数、图表等功能，还提供着许多拓展功能，如数据透视表、数据分析工具箱、VBA等等，说它是最厉害的数据分析工具之一一点不为过。

在中小企业工作，如果你做的是数据量不大的数据处理（如百万级以下），那么，Excel是个不错的选择，如果能够精通Excel的话，大部分数据分析的业务都能很好的完成。

2）Python

Python是现在数据分析师中最主流的一个数据分析工具了，虽然很多初级岗位用不上Python，但如果想在数据分析上进阶，Python一定是个逃不开的工具。

当然，如果你只是一个业务人员，工作的重心并不完全在数据打交道上面，那么可以使用更“轻”，更灵活的BI工具

3）BI工具：九数云

上面所说的，如果你工作的重心并不完全在和数据打交道上面，那么学习BI数据分析工具就足以。相比于excel来说，BI工具可以突破数据量的限制，轻松处理百万级别以上的数据，不需要重复分析，不需要构建代码环境。相比于python来说，简单低门槛易上手，就是BI工具最大的优势，做好图表后分析结果后，用BI工具分享也方便很多，不会涉及代码运行环境问题。

可以说，BI工具九数云是专业为企业数据分析而生。下面，我们以九数云来给大家做个数据分析的全流程展示：

 

总结

数据分析工具这么多，用哪个来做分析？只要记住，根据自己的需求选择适合的工具即可。

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