做数据分析统计的软件有哪些

做数据分析统计的软件有很多，常见的包括FineBI、Tableau、Power BI、Excel、SAS、SPSS、R、Python、QlikView、Looker、Domo、Zoho Analytics、Google Data Studio、MicroStrategy。其中，FineBI 是一款非常值得推荐的工具，它不仅功能强大，而且操作简便，适合企业不同层级的用户使用。FineBI是一款由帆软开发的数据分析工具，旨在帮助企业通过数据分析实现智能决策。官网： https://s.fanruan.com/f459r;。FineBI的特点在于其强大的数据可视化能力，用户可以通过拖拽的方式轻松创建各种图表和报表，并且其数据处理速度非常快，能够处理海量数据。除了数据可视化，FineBI还支持多源数据融合、数据治理以及数据挖掘功能，非常适合企业级用户进行全面的数据分析。

一、FINEBI

FineBI由帆软开发，是一款功能强大的数据分析工具。其主要特点包括强大的数据可视化能力、简便的操作界面、支持多源数据融合、数据处理速度快。用户可以通过拖拽的方式轻松创建各种图表和报表，无需编写代码。FineBI不仅支持数据可视化，还具备数据治理和数据挖掘功能，适合企业各个层级的用户使用。FineBI还提供了丰富的模板和图表类型，使用户能够快速上手并进行深度分析。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

二、TABLEAU

Tableau是另一款广受欢迎的数据分析工具，其主要特点是强大的数据可视化和分析能力、用户友好的界面、丰富的图表类型。Tableau支持多种数据源，用户可以通过简单的拖拽操作创建复杂的图表和仪表盘。Tableau还提供了丰富的教程和社区资源，帮助用户快速上手并解决各种问题。其强大的数据处理和分析能力使其成为许多企业和数据分析师的首选工具。

三、POWER BI

Power BI由微软开发，是一款集成了数据准备、数据发现和数据可视化于一体的商业智能工具。其主要特点包括无缝集成与微软其他产品、强大的数据连接和处理能力、用户友好的界面。用户可以通过Power BI创建各种图表和报表，并将其嵌入到其他微软产品中。Power BI还提供了丰富的模板和数据源连接器，使用户能够快速进行数据分析。

四、EXCEL

Excel是最常用的数据分析工具之一，其主要特点是广泛的使用范围、强大的数据处理和分析功能、丰富的公式和函数。Excel不仅适用于简单的数据记录和统计，还具备强大的数据分析和可视化功能。用户可以通过Excel创建各种图表和报表，并利用其强大的函数和公式进行复杂的数据计算和分析。Excel的广泛使用使其成为许多用户进行数据分析的首选工具。

五、SAS

SAS是一款用于统计分析、数据挖掘和预测分析的专业软件。其主要特点包括强大的数据处理和分析能力、丰富的统计和分析功能、广泛的应用范围。SAS适用于各种行业和领域，能够处理大量复杂的数据分析任务。用户可以通过SAS编写代码进行数据处理和分析，并利用其强大的统计和预测功能进行深度分析。

六、SPSS

SPSS是一款广泛应用于社会科学领域的数据分析软件。其主要特点包括强大的统计分析功能、用户友好的界面、广泛的应用范围。SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、回归分析、因子分析等，适用于各种数据分析任务。用户可以通过SPSS进行数据处理和分析，并生成各种统计报告和图表。

七、R

R是一款用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。其主要特点包括强大的统计分析和数据可视化功能、广泛的社区支持和资源、灵活的编程能力。R适用于各种数据分析任务，用户可以通过编写代码进行数据处理和分析，并利用其丰富的图表和可视化功能进行数据展示。R的开源性质使其成为许多数据科学家和统计学家的首选工具。

八、PYTHON

Python是一款广泛应用于数据科学和机器学习领域的编程语言。其主要特点包括强大的数据处理和分析能力、广泛的库和框架支持、灵活的编程能力。Python适用于各种数据分析任务，用户可以通过编写代码进行数据处理和分析，并利用其丰富的库和框架进行机器学习和深度学习。Python的广泛应用使其成为许多数据科学家和分析师的首选工具。

九、QLIKVIEW

QlikView是一款商业智能和数据可视化工具，其主要特点包括强大的数据可视化和分析能力、用户友好的界面、丰富的图表类型。QlikView支持多种数据源，用户可以通过简单的拖拽操作创建复杂的图表和仪表盘。QlikView还提供了丰富的教程和社区资源，帮助用户快速上手并解决各种问题。其强大的数据处理和分析能力使其成为许多企业和数据分析师的首选工具。

十、LOOKER

Looker是一款基于云的数据分析和商业智能工具。其主要特点包括强大的数据连接和处理能力、用户友好的界面、丰富的图表类型。用户可以通过Looker创建各种图表和报表，并将其嵌入到其他应用中。Looker还提供了丰富的模板和数据源连接器，使用户能够快速进行数据分析。

十一、DOMO

Domo是一款集成了数据连接、数据处理和数据可视化于一体的商业智能平台。其主要特点包括强大的数据连接和处理能力、用户友好的界面、丰富的图表类型。用户可以通过Domo创建各种图表和报表，并将其嵌入到其他应用中。Domo还提供了丰富的模板和数据源连接器，使用户能够快速进行数据分析。

十二、ZOHO ANALYTICS

Zoho Analytics是一款基于云的数据分析和商业智能工具。其主要特点包括强大的数据连接和处理能力、用户友好的界面、丰富的图表类型。用户可以通过Zoho Analytics创建各种图表和报表，并将其嵌入到其他应用中。Zoho Analytics还提供了丰富的模板和数据源连接器，使用户能够快速进行数据分析。

十三、GOOGLE DATA STUDIO

Google Data Studio是由谷歌开发的一款基于云的数据可视化工具。其主要特点包括无缝集成与谷歌其他产品、强大的数据连接和处理能力、用户友好的界面。用户可以通过Google Data Studio创建各种图表和报表，并将其嵌入到其他谷歌产品中。Google Data Studio还提供了丰富的模板和数据源连接器，使用户能够快速进行数据分析。

十四、MICROSTRATEGY

MicroStrategy是一款企业级的商业智能和数据分析工具。其主要特点包括强大的数据处理和分析能力、丰富的图表类型、用户友好的界面。用户可以通过MicroStrategy创建各种图表和报表，并将其嵌入到其他应用中。MicroStrategy还提供了丰富的模板和数据源连接器，使用户能够快速进行数据分析。

数据分析统计软件的选择应根据具体需求和使用场景来决定。对于企业级用户，FineBI、Tableau、Power BI等都是非常好的选择；对于数据科学家和统计学家，R和Python则是不可或缺的工具。无论选择哪款工具，关键在于其是否能够满足你的数据分析需求，并帮助你实现数据驱动的决策。

相关问答FAQs：

1. 什么是数据分析统计软件？

数据分析统计软件是指用于收集、处理、分析和展示数据的工具或程序。它们可以帮助用户更好地理解数据，发现趋势、模式和关联，并做出基于数据的决策。

2. 市面上常用的数据分析统计软件有哪些？

• SPSS（统计产品与服务解决方案）：SPSS是一款功能强大的统计分析软件，广泛用于社会科学、市场研究、医学等领域。它提供了丰富的统计分析工具和数据可视化功能，适用于各种复杂的数据分析任务。

• SAS（统计分析系统）：SAS是一款专业的数据分析软件，主要用于商业、金融、医疗等领域的数据挖掘和统计分析。它具有强大的数据处理能力和灵活的编程功能，适合处理大规模数据和复杂的统计模型。

• R语言：R是一种开源的数据分析工具，拥有庞大的用户社区和丰富的统计分析包，可以进行各种统计分析、数据可视化和机器学习任务。由于其灵活性和免费性，越来越多的数据科学家和研究人员选择使用R进行数据分析。

• Python：Python是一种通用编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。通过使用诸如Pandas、NumPy、Matplotlib等库，Python可以实现数据处理、统计分析和可视化，同时具有易学易用的特点，适合初学者和专业人士使用。

3. 如何选择适合自己的数据分析统计软件？

• 根据需求和技能水平选择：不同的数据分析软件有不同的特点和应用场景，因此在选择软件时应该根据自己的需求和技能水平进行评估。如果需要进行复杂的统计分析或处理大规模数据，可以选择SPSS或SAS；如果更倾向于开源工具且有一定的编程基础，可以考虑使用R语言或Python。

• 考虑成本和可扩展性：一些商业软件如SPSS和SAS可能需要较高的购买成本，而开源软件如R和Python则是免费的。此外，还需要考虑软件的可扩展性，是否能满足未来可能的需求。

• 了解用户体验和支持服务：在选择数据分析软件时，也要考虑用户体验和支持服务。一些软件拥有友好的界面和丰富的文档，可以帮助用户更快上手；而一些软件则提供专业的支持服务，能够及时解决用户遇到的问题。

综上所述，选择适合自己的数据分析统计软件需要综合考虑软件的功能特点、成本、可扩展性、用户体验和支持服务等因素，以便更好地应对不同的数据分析挑战。