盤點實用資料分析工具，你若一個都不會，那就太可惜了!

對於每一個在職場上的人來說，平時工作中多多少少都需要用到資料分析的工具，一款好的資料分析工具，可以讓你在工作中游刃有餘，高效率地完成別人安排的工作。相信Excel是大部分人的首選工具了，其入門簡單，短小精悍，是我們工作中的一把利器。那麼除了Excel，還有沒有值得學習的資料分析工具呢？

1 、智分析

智分析是最接近Excel的一款線上多功能分析工具，其精簡、強悍的功能受到了很多使用者們的青睞。對於大部分的Excel使用者來說，Excel效能差的問題已經困擾多年了，想要找到一款最好的替代品，那就非智分析莫屬了。智分析支援安裝Excel外掛，在Excel端便可以處理大容量的資料，也可以直接把Excel資料來源上傳到線上進行分析處理，如果你不想去學習一些複雜資料分析工具，可以嘗試一下智分析，它將會使你的工作事半功倍。

   超大資料量

除了支援上傳超大容量的Excel資料來源，智分析也支援各大資料庫的連線，Excel的效能問題立馬迎刃而解：

   資料建模

資料建模是智分析的一大特色，像RFM分析、購物籃分析、復購分析、留存分析等資料模型都可以在智分析上輕鬆實現：

 

   資料視覺化

智分析的儀表盤搭配了豐富的圖形元件，對這些圖形進行自由組合，可以生成美觀而整潔的視覺化報表：

2 、

如果要找一款綜合能力最強的資料分析工具，我相信大部分人都會把票投給微軟旗下的 ，為什麼呢？因為它太強大了。與智分析一樣，PowerBi也具有多維分析的能力，透過強大的DAX函式，可以輕鬆計算出各種度量值。而且PowerBi的操作介面與Excel十分相似，對於大多數的Excel使用者來說，入門相對比較簡單。PowerBi的視覺化能力同樣也非常出色，互動式的圖表效果不輸任何專業的BI軟體。

3 、

雖然目前學Python的各種宣傳口號、培訓教程已經爛大街了，但是我仍然還要向大家推薦這一款資料分析的神器。Python最有價值的地方便是可以做一些很高深的資料探勘，例如迴歸分析、決策樹、貝葉斯等分析方法可以在Python上輕鬆實現，只需幾行程式碼，便能做出逼格非常高的分析，對於資料探勘要求比較高的同學一定要爭取把這個工具學會。

4 、spss

spss是統計學專業必學的一款資料分析工具，除了在商業領域應用廣泛之外，在科研等其他領域裡也能到處看到它的身影。雖然spss與Python的很多功能類似，但是對比Python，spss最大的好處便是它集資料錄入、整理、分析功能於一身，視覺化介面非常友好，無需任何程式碼便可以做出很厲害的資料分析。但是spss的資料視覺化能力較弱，而且對數學理論的能力要求很高，可以作為輔助性的分析工具。

5 、kettle

Kettle是一款非常好用的ETL工具，如果要做資料清洗的小夥伴可千萬不要錯過了。相信很多小夥伴還是第一次聽到ETL這個詞，ETL就是抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）的縮寫，這項技術在數倉領域運用非常廣泛，因為進入數倉的資料來源支流非常多，每一個支流的資料來源樣式可能都不是規則統一的，如果要對數倉裡的資料進行提取與分析則會變得非常困難，這個時候就需要用到ETL這項技術了。Kettle採用流程化的操作，可以在最短的時間內，把繁多而複雜的資料來源整合成你想要的資料樣式。就像是水壺一樣，無論進入壺內的液體有多少種，最終都會在同一個出口裡流出來。