数据分析需要学哪些软件

数据分析需要学哪些软件工具呢？数据分析师除了数学技能外，还需要编程专业知识，另外还要掌握一些常用的软件工具，例如Excel、SPSS、R、Python、MySQL等。下面详细介绍一下。

数据分析师需要学哪些软件工具呢？

一、Excel

只要谈到数据处理，数据分析，Excel是无论无何躲不开的。大概率也是现在每个人都在用的。在Office组件里，Excel应该是被关注最多，使用频率最高的组件了。从功能上来说，Excel好像无所不能，能存数据、画表格、图表、画图，写文章，还能做简单的系统。

二、Access

Access是一个小型数据库软件，也是Office系列套装组件之一，是和Excel一起推出的，Access是个人建立自己的数据仓库，开启你数据之旅的起点，在Access里你可以，创建数据表之间的关系，创建查询，来练习SQL语法，这些都是入门SQL语言的起点，也是培养你数据思维的基础。

三、SQL基础操作

企业内部的数据，要通过SQL数据软件来分析内部数据的组成，当你了解了内部数据的构成，这往往是不够的，我们要把我们的数据与外部数据作对比，这样才能得到一个准确的信息。

四、Tableau

可视化利器，Tableau绝对是所有数据分析师的必备品，作为2003年就已经面市，经过10个版本的升级迭代，Tableau已经是一款非常完善的数据可视化工具。

五、Python基础操作及原理

外部数据我们是通过Python来找到，SQL可能很多人都听说过，但是Python对于很多人就比较陌生了，其实Python离我们最近只不过很少听到它的名字，现在大多的搜索引擎都是采用Python语言来编写的，俗称网络爬虫、蜘蛛爬虫这样说就明白了吧。大数据分析师学会了这两个软件基本上就能够掌握准确的数据，没错一个是内部数据一个是外部数据。

六、IBM SPSS Statistics

基于其便捷和专业性，IBM SPSS Statistics成为目前社会科学采用非常广泛的一款统计分析工具。作为一款强大的统计软件，IBM SPSS Statistics具有如下一些特点：

1、易于使用：IBM SPSS Statistics采用图形菜单驱动界面设计，用户可以通过点击界面，即可执行强大的分析，并轻松构建可视化效果和报告，而无需任何编码经验。

2、功能强大：IBM SPSS Statistics提供了数据获取、数据处理、数据分析、数据展示等数据分析操作，涵盖了各种统计方法和模型。例如相关分析、方差分析、Logistic回归、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析等等。

3、数据兼容性强：IBM SPSS Statistics可以将不同格式的数据类型导入并进行分析，也可以将分析结果的数据以多种类型的格式导出，能够兼容不同的数据分析软件。

七、R

对于面向统计的任务，R是理想的语言。与Python相比，有抱负的大数据分析家可能不得不面对陡峭的学习曲线。R专门用于统计分析。因此，它在统计学家中非常受欢迎。如果您想深入了解数据分析和统计信息，那么R是您选择的语言。R的唯一缺点是它不是通用编程语言，这意味着它不用于统计编程以外的任务。

数据分析师需要什么技能

 数据分析师需要具备的能力有数据分析技能、统计学基础、计算机技能、设计／审美、 商业理论、管理学、财务管理、市场营销、销售、宏观经济学等。

以上就是数据分析常用的七个软件。此外在数据可视化、数据挖掘、数据存储还有非常多的工具，大家可以通过网络搜索到。这里就不一一为大家介绍了。只要大家能够掌握这五种主要的工具，你完全可以胜任数据分析相关的技术岗位。