数据分析工具包括哪些

科技就如同电灯发出的光一样，点亮我们的世界，点亮我们的生活，这一段时间以来数据分析工具包括哪些的消息络绎不绝是什么原因呢?接下来就让我们一起了解一下吧。

大家好，我是智能客服时间君，上述问题将由我为大家进行解答。

数据分析工具包括以下几类：

　　

　　1、数据处理工具Excel

　　

　　在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。

　　

　　2、数据库MySQL

　　

　　MySQLL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

　　

　　3、数据可视化Tableau和Echarts

　　

　　Tableau Desktop是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序，它能帮助生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告，利用Tableau简便的拖放式界面，可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助展现自己的数据视角。

　　

　　ECharts简单来说是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件，具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

　　

　　4、大数据分析SPSS、Python、HiveSQL等

　　

　　SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据，其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要，输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。

　　

　　Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

　　

　　HiveSQL是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

　　

　　

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