数据分析5大软件优势有哪些?
上期我们介绍了数据分析师的常用工具，但工欲善其事，必先利其器。这个道理大家一定都懂，只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍，瞬间提高学习工作效率。那么数据分析5大软件Excel、SAS、R、SPSS、Python优势有哪些?
一、Excel
Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
1、数据透视功能
2、统计分析
3、图表功能
4、高级筛选
5、自动汇总功能
6、高级数学计算
二、SAS软件
SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
主要优点如下：功能强大，统计方法齐，全，新;使用简便，操作灵活;提供联机帮助功能
三、R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
主要优点如下：数据存储和处理系统、数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能
简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。
R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
四、SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件。
主要优点如下：、操作简便、编程方便、功能强大、数据接口、模块组合、针对性强：
五、Python
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
主要优点如下：简单、易学、速度快、高层语言、可移植性、解释性
工具不是万能的，业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦!
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