数据分析的软件很多，完整的数据分析一般分为数据收集、处理、分析和展现四个步骤。下面分别介绍一下过程中每个步骤使用到的工具。
Excel
微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它包含数据的基本处理，函数计算，数据透视表和VBA等多模块功能，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，能够满足大部分人员的数据分析需求，各大公司都会JD里面，明确标明“要求熟练掌握Excel”。
SQL
有人把SQL比作“进阶版的Excel”。确实，SQL和Excel十分相似，但Excel相比，SQL有更明显的性能优势：
虽然 Excel 在小数据集中表现很棒，但是当你使用不同的公式处理100 k+ 行的文件，它变得十分缓慢和低效。
在SQL中，甚至超过 10 M+行的文件可以很快地处理。
Python
因其容易上手且功能强大，成为所有数据编程语言中最受欢迎的。
相比Java、C++等语言的难度更小，也更容易掌握。举个例子，一个用C语言需要1000行代码的程序，用Java需要100行，而Python只需要20行，语法很简洁。
Tableau
Tableau连续 6 年被评为数据分析工具的领导者。它因其界面美观、易于操作已成为数据分析必备技能之一！
它完美地结合了Excel和SQL的数据分析能力，又拥有强大的数据可视化功能。被誉为近两年数据分析行业的“后起之星”。
Power BI
与Python、R这样的编程语言不同，Power BI可以理解成Excel衍生来的商业智慧(Business Intelligence)软件。
Power BI通过PowerQuery、PowerPivot和PowerView三大功能，对资料进行获取清理、建模、视觉化。
需要注意的是，这些工具不是单单就只有数据分析或可视化一种功能，大多数的工具都有两种或两种以上的功能，例如生活中最常用的工具Excel：结合了数据处理、分析和可视化为一体。
总的来说，不同工具各有特点，最关键的还在于业务的掌握和数学方法的掌握。具体的数据分析工具还是要根据自身的定位及需求来选择。
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