參詳：這些數據分析語言和工具，該如何選用？（上）
由于當前非?；馃岬?a href='http://www.thefilmthatchangedtheworld.com/pankoufenxi/2022-07/3043083.html' title="體育工程學院（中國體育大數據中心）與運動人體科學學院舉辦足球賽事講解活動" target='_blank'>大數據行業數據量巨大，傳統工具已經無法應對，因此我們需要開發和使用更先進的現代工具來提高工作效率。那么常用的數據分析工具有哪些呢？數據分析
現在市場上有很多軟件工具。數據可視化主要使用Tableau、smartbi、Chart.js、Raw、Datawrapper，當然還有我們最熟悉的Excel。
Tableau Public 是最常用的可視化工具之一。它不僅支持各種圖表、圖形、地圖和其他圖形，而且生成的圖表可以很容易地嵌入到其他網頁中。而且上手容易，對新手友好，但需要付費。
作為微軟最新的商業智能概念數據分析軟件，PowerBi 非常強大。其核心理念是用戶無需掌握強大的技術能力，即可輕松上手業務數據分析的可視化。
SmartBi作為成熟的大數據分析平臺，具有獨特的可復用、動靜結合的展示效果，可以讓數據可視化的展示效果更加強大，為用戶提供更大的應用能力和想象空間。
Chart.js 更適合小型項目數據分析軟件，可以使用 HTML 5 canvas 元素繪制圖表，并且可以創建響應式圖形設計。
在數據庫方面，關系數據庫是目前最流行的數據庫管理系統，技術也比較成熟，常見的關系數據庫有Mysql、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。
SQL Server 是一個可擴展的高性能數據庫管理系統，專為分布式客戶端/服務器計算而設計。它與Windows NT有機結合，提供基于事務的企業級信息管理系統解決方案。
SPSS是非常有名的數據統計分析和管理軟件。它也是世界上第一個采用圖形菜單驅動界面的統計軟件。它最大的特點是操作界面極其友好，輸出結果美觀。用戶只要具備一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，即可使用本軟件為具體的科研工作服務。
SAS是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統，是數據訪問、管理、分析和數據呈現的有機結合。它由數十個專業模塊組成，功能包括數據訪問、應用程序開發、報告準備、計量經濟學和預測、數據存儲和管理、圖形處理、數據分析、運籌學方法等。它主要完成四個以數據為中心的任務——數據訪問、數據管理、數據呈現和數據分析。
數據分析
Power Query 負責對數據進行爬網和排序。它可以抓取市面上幾乎所有格式的源數據，然后按照我們需要的格式進行整理。通過 Power Query，我們可以快速將來自多個數據源的數據合并和追加在一起，任意組合數據、分組數據和透視數據。數據分析
以上工具比較常用，也比較容易上手。希望各位數據分析師能用好~~~如果您需要更好的工具，歡迎在評論區留言和分享！
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