1、对于数据分析软件，我们可以选用思迈特软件Smartbi的系统分析软件。思迈特软件Smartbi具有很多强大的功能，具体的功能如下：Excel融合分析这是一款面向Excel用户，就是将Excel和BI有机结合，让业务人员都能轻松掌握的自助式数据分析工具。
2、集成Excel和ECharts，具有丰富的展现力、强大的互动性（基于单元格和对象的数据模型）、超级灵活的布局能力；深度整合Excel的现有能力，在Excel界面中完成报表、数据分析应用的设计。简单、高效、智能，可快速搭建的企业级Web报表。从报表开发的数据准备、样式设计、数据计算、数据可视化到互动逻辑、共享发布。
3、有的，例如我们的思迈特软件Smartbi的数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。
1、SPSS，专为社会科学量身打造，其用户友好的界面和强大的统计分析功能，如描述性统计、T检验、方差分析，甚至高级的回归和聚类分析，让初学者也能得心应手。广泛应用于市场研究、医学等领域的它，无疑是统计分析的得力助手。
2、SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。
3、统计分析系列 - 精益求精的统计专家SPSS凭借其直观的界面和强大的统计功能，成为入门者的首选。SAS虽贵，但其模块化设计和简洁的编程语言使其成为专业级的数据处理工具。Stata则以数据清洗的便捷和清晰的输出赢得赞誉。
4、统计分析软件汇总+视频教程资源包免费下载 链接：https：//pan.baidu.com/s/1q7TrGf-kSZD7Zm0fYkvwLA 提取码：ecx3 统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。
Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。 Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。
Visual.ly则是一个灵感的源泉，提供信息图的现成模板，让你的数据故事更有吸引力。而那些寻求图表与用户界面完美互动的，Crossfilter和Tangle则是互动图形GUI的佼佼者，让你的数据交互体验如丝般顺滑。地图可视化同样重要，Modest Maps轻量级且功能可扩展，Leaflet则是移动设备上的地图开发神器。
成熟的BI工具如 FineBI （国内）和 Tableau（国外），都很推荐。tableau可视化探索分析很赞，数据量多的时候性能较差，企业用多并发价格贵。FineBI 国产帆软，为数不多能占据世界领先地位的数据工具，重在数据处理性能和企业应用的复杂情况（市场步伐很快），自带ETL，可视化还行，价格良心，个人用免费。
它在地理、网络和业务分析的各个领域，都发挥着无可替代的作用。数据可视化，从此不再抽象，而是生动且具有说服力的呈现。探索更多数据可视化可能性，就让DataHunter陪你前行 DataHunter，数据可视化的大屏展示工具，让复杂的数据讲述生动的故事，欢迎你来体验它的力量。
然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。
描述性分析工具是你的数据“地图”，帮你快速了解数据的分布、趋势和关联。Excel、Tableau和Power BI等都是描述性分析的佼佼者，它们可以迅速展示数据的核心特征，让你一眼看穿数据的“内心”。♀诊断性分析工具诊断性分析工具像侦探一样，帮你找出数据背后的“真凶”。
Excel 为Excel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。SAS SAS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。
数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
Python 现在很多企业都在使用Python编程语言，于是有很多数据分析岗位出现了需要会使用Python这样的招聘要求。Python由于语法简单明了，从而受到非常多IT从业者的青睐，同时它也容易上手，非常适合程序员小白入门学习。学习完这门编程语言后，你就可以通过写代码来实现你想要的分析效果。
中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。hihidata比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。
SAS SAS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。SAS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。R R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。
Python 现在很多企业都在使用Python编程语言，于是有很多数据分析岗位出现了需要会使用Python这样的招聘要求。Python由于语法简单明了，从而受到非常多IT从业者的青睐，同时它也容易上手，非常适合程序员小白入门学习。学习完这门编程语言后，你就可以通过写代码来实现你想要的分析效果。
数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
