大資料分析學習必須用到的工具，一定要收藏

簡單來說，我們可以把大資料分析工具簡單分成兩個維度：

第一維度：資料儲存層——資料包表層——資料分析層——資料展現層

第二維度：使用者級——部門級——企業級——BI級

1、資料儲存層

資料儲存涉及到資料庫的概念和資料庫語言,這方面不一定要深鑽研,但至少要理解資料的儲存方式、資料的基本結構和資料型別。SQL查詢語言必不可少,精通最好。可從常用的select查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003. Access07 等 ，這是最基本的個人資料庫,經常用於個人或部分基本的資料儲存;MySQL資料庫，這個對於部門]級或者網際網路的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的資料查詢能力;

SQL Server 2005 或更高版本，對中小企業, - -些大型企業也可以採用SQL Server資料庫,其實這個時候本身除了資料儲存,也包括了資料包表和資料分析了，甚至資料探勘工具都在其中了;

DB2，Oracle 資料庫都是大型資料庫了,主要是企業級,特別是大型企業或者對資料海量儲存需求的就是必須的了, 一般大型資料庫公司都提供非常好的資料整合應用平臺;

BI 級別,實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的資料倉儲。DataWarehouse，建立在DW級上的資料儲存基本上都是商業智慧平臺，整合了各種資料分析,報表、分析和展現! BI級別的資料倉儲結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

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2、報表層

企業儲存了資料需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著資料分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通資料的進出，涵蓋了早期商業智慧的功能。

Tableau，同FineBI一樣，可分在報表層也可分為資料展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為視覺化資料分析軟體，我常用FineBI從資料庫中進行報表和視覺化分析。相對而言，視覺化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份——商業智慧，所以在大資料處理方面的能力更勝一籌。

3、資料分析層

這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel ,我經常用的就是統計分析和資料探勘工具;

Excel 軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

SPSS 軟體:當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics ;我從3.0開始Dos環境下程式設計分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析,現在已經成為了預測分析軟體;

SAS 軟體: SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平臺化的，EM挖掘模組平臺整合,相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型,抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外, SAS的學習材料比較多,也公開，會有收穫的!

JMP 分析: SAS的一個分析分支

XLstat  : Excel的外掛，可以完成大部分SPSS統計分析功能

4、表現層

表現層也叫資料視覺化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的視覺化功能上文有提過。其實，近年來Excel的視覺化越來越棒，配上一些外掛，使用感更佳。

PPT ：辦公常用，用來寫資料分析報告；

Xmind&百度腦圖 ：梳理流程，幫助思考分析，展現資料分析的層次；

Xcelsius 軟體：Dashboard製作和資料視覺化報表工具，可以直接讀取資料庫，在Excel裡建模，網際網路展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表。

最後，需要說明的是，這樣的分類並不是區分軟體，只是想說明軟體的應用。有時候我們把資料庫就用來進行報表分析，有時候報表就是分析，有時候分析就是展現；當然有時候展現就是分析，分析也是報表，報表就是資料儲存了！