眾所周知「工欲善其事，必先利其器」，好的數據分析工具可以使得數據分析事半功倍，不僅處理數據的效率更高，而且在數據可視化等呈現結果上也要更好。
但很多同學都在自學數據分析軟體的途中因為種種困難而半途放棄了，甚至一開始就望而卻步，連有哪些熱門軟體、自己專業適用哪些軟體都不清楚。
因此，今天小競特意為大家帶來了六大熱門數據分析軟體的介紹，幫助大家打破心理壁壘，更快速的get到適合自己的軟體！
最近小競新加入了500強實習，每天都離不開Excel，業務數據整理、計算分析、用數據透視進行匯報……可以說，多虧了備考計算機二級打下的紮實基礎，才讓小競能按時完成任務，不至於經常加班。
來，放張圖體驗一下日常的數據分析工作。
Excel公式
有多少同學是和小競一樣的感受：第一次領導問我這個公式的時候，我發現每個字節都認識，組合在一起我的大腦就轉不出結果了~
而且小競發現公司裡的正式員工除了Excel，日常工作還需要熟練使用公司自建或者外採的數據分析工具，比如R、Python、SPSS，已經成為了招聘條件之一！可見數據分析軟體在求職、日常工作中的重要性和強大功能。
不僅在工作中如此，學業中要想寫一篇出色的定量分析類論文，好的數據搜集、清晰、分析、呈現是非常加分的。此外，參加數學建模、案例分析、證券投資等和數據密切相關的競賽，提前規劃好數據分析軟體的學習已經成為了不可或缺的基礎。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論在實用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。
現代學術、實用的大大小小方面，都從經驗主義、定性分析向定量分析發展，追求準確性使得數據分析成為了研究、決策不可缺少的可靠方法。
數據分析軟體是數學與計算機科學相結合的產物。當下分析、決策越來越離不開大數據的支撐，比如一項銷售業務就會涉及用戶端、合作方端、平臺端等多類數據，為提高處理數據的準確度和可行性，數據分析軟體成了大家必不可少的實用工具。
雖然數據分析的工具千萬種，但綜合起來萬變不離其宗，主要是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等方面。
Excel
1.簡介
EXCEL是一個功能強大的電子表格軟體，具有直觀的界面、出色的計算功能和圖表工具，對表格的管理和統計圖製作功能強大，容易操作。
2.優點
操作簡單。
普適性。Excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時也擁有相當優秀的數據處理能力。其自帶基本描述統計、方差分析、統計檢驗、傅立葉分析、線性回歸分析和線性規劃求解工作，這些功能在Excel中沒有默認打開，需要在Excel選項中手動開啟。
常用圖表繪製功能。Excel提供的圖表這些功能涵蓋了基本的統計分析手段，能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求。同時Excel具有相當友好的操作界面，對於具備基本統計學理論的用戶來說是十分容易上手的。
3.缺點
重複性操作效率低。處理數據中經常會面臨這樣的情況：數據多、機械重複性工作多，如果用Excel，需要重複很多次同樣的操作，效率較低。
數據容量有限。小競所用版本的Excel數據容量最大行就到1048576，當面臨海量數據導入時，會出現用不了，或者經常卡頓、處理速度慢的問題。
4.適用
基礎數據分析、圖表繪製。
SPSS
1.簡介
SPSS是英文Statisticalpackage for the social science 的縮寫，翻譯成漢語是社會學統計程序包。
SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。其統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。
2.優點
操作簡單方便！在小競剛接觸實證論文寫作時，發現身邊大多數人都選擇學習並運用SPSS進行數據分析，並且流傳著這麼一句話「SPSS是傻瓜式操作軟體，想分析只需要點點點就行了~」
統計方法比較齊全！常用方法點擊上方菜單欄裡皆可使用。
繪製圖表方便多樣！SPSS在選擇模型進行數據分析時，一般會默認導出常用圖表，也可通過點擊對話框進行勾選。提供繪製的圖表方便、多樣，且圖表不需設計，自動便能導出成形規範的圖表，若需修改，導出至word文件中編輯即可。
3.缺點
自由度受限。菜單式操作帶來簡便性的同時，也決定了它的自由度受到一定限制，不能隨心所欲地進行任何分析。
多個樣本需要重複操作。當需要對多個樣本數據進行分析的時候，就需要重複多次點擊一個個菜單欄選項，不比編程型軟體只需要執行一次程序，就能完成一整遍分析過程。
4.適用
較適合社科類的數據分析處理，或較常見、規範的數據分析工作。
Python
1.簡介
Python是一種解釋型腳本語言，已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。可以應用於科學計算和統計、網絡爬蟲、軟體開發、Web和Internet開發、人工智慧等領域。
2.優點
易學。Python極其容易上手，其提供極其簡單的說明文檔。
性能強大。Python具有快速數組處理、數值運算以及繪圖功能，Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程式。
免費、開源。Python屬於開放源碼軟體，使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀借鑑它的原始碼並自由運用。
適用性廣。Python學習、使用的門檻較低，但深入鑽研也具有很多高級操作和強大功能。
3.缺點
對有些專業用戶來說，Python運行速度有時不及C++，但大部分人是感受不出來區別的，Python日常使用速度是非常快的。
4.適用
廣大人群。
R
1.簡介
R是一套完整的數據處理、計算和製圖軟體系統。其主要功能包括：數據存儲和處理系統、數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）、優秀的統計製圖功能、用戶可自定義功能等。
2.優點
強擴展性。R的官方包中已經自帶有相當豐富的分析命令和函數以及主要的作圖工具，但R的最大特點就是可以通過下載擴展包來擴展其分析功能，並且這些擴展包也是開源的。R社區擁有一群非常熱心的貢獻者，這使得R的分析功能一直都很豐富。
3.缺點
嚴格來說，R存在一些不完美的地方，比如佔用內存較多、處理大數據慢、編寫Loop指令慢。
4.適用
R是通過命令行來進行操作，較適合有編程背景或喜好的數據分析人員。
SAS
1.簡介
SAS是StatisticalAnalysis System的縮寫，翻譯成漢語是統計分析系統。
SAS將數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，功能完備。尤其是統計分析系統部分，由於具有強大的數據分析能力，一直是業界中比較著名的應用軟體，在數據處理方法和統計分析領域，被譽為國際上的標準軟體和最具權威的優秀統計軟體包！
2.優點
功能多樣。SAS系統是一個模塊組合式結構的軟體系統，共有三十多個功能模塊，SAS系統中提供的主要分析功能包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。
3.缺點
SAS是用彙編語言編寫而成的，通常使用SAS需要編寫程序，比較適合統計專業人員，而對於非統計專業人員學習SAS比較困難。
4.適用
教育、科研、大型企業類的從事者，或專業的統計相關人員。
Stata
1.簡介
Stata是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪製專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重複反覆及多項式普羅比模式。用Stata繪製的統計圖形相當精美。
2.優點
指令簡單。雖要編寫指令語句，但Stata的指令語句很直觀，理解起來並不困難。
經濟學類功能突出。對於經濟學來說，Stata絕對夠用，而且在以上軟體中，可以說效率最高。
學習資源多且難度不大。人大經濟論壇等網站上關於Stata的學習資源很多，Stata公司的擴充包也在不斷更新，操作上難度只比Spss高一點點，完全可以自學勝任。
繪圖多樣且精美。Stata的作圖模塊主要提供八種基本圖形的製作:直方圖、條形圖、百分條圖、百分圓圖、散點圖、散點圖矩陣、星形圖、分位數圖。
3.缺點
適用領域較窄，局限於經濟學相關領域。
4.適用
準確來說Stata不是統計學工具，而是計量經濟學工具，更偏向於經濟學，比如各種消內生的二階段回歸方法等。Stata更適合於計量經濟學相關研究，經常做回歸分析以及消內生的話特別推薦。
文末，小競要叮囑大家一句：學數據分析軟體要注重學以致用！小競曾有一段時間，為了寫論文和美化簡歷，每天花大量時間學軟體：SPSS、Python、R……自學的過程真的是十分艱辛，但是學完之後半年時間也就忘得差不多了！心痛。所以在這一塊的學習要拎清目標、做好規劃哦，學以致用是個很好的學習方法！