1、虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。

(相关资料图)

2、无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。

3、而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

4、PythonPython，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。

5、Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

6、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。

7、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。

8、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。

9、R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

10、它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

11、SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

12、Excel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。

13、SAS软件SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。

14、提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。

15、分析方法的实现通过过程调用完成。

16、许多过程同时提供了多种算法和选项。

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