常用统计分析软件汇总
我们在工作过程中或者更在找工作的过程中，常常发现大家数据分析的软件或统计分析的软件有很多。我们这里对常用的统计分析软件做一个简单的介绍。
Excel是我们最常见的办公工具，对于数据量并不是很大的数据，Excel可以很灵活便捷的处理。其便利程度甚至高于以下提及的任何一个软件。所以Excel一定要学好，不仅要掌握好Excel基本的功能，还要熟练使用Excel公式、Excel图表等功能。
可以说是目前最标准的最权威的统计学软件。SAS是一个程序化的软件，这么说是因为在SAS中用程序写比用菜单要简便快捷。广泛应用于银行、金融行业、生物医药等行业。
SAS既可以处理横截面数据、时间序列数据，也可以处理面板数据。
擅长处理横截面数据。SPSS的界面和菜单做的很优秀（除了翻译不标准很让人无奈之外），其外观基本上和Excel很像。在SPSS的使用过程中，我们可以用菜单很方便快捷进行操作。这很方便初学者进行学习，而不用特意去学习编写程序。广泛应用于电信行业、市场咨询行业。如果数据量在几千万行，用SPSS和SAS处理时长差不多。但是对于更大的数据量（亿以上级别），SAS就会比SPSS在处理速度上凸显优势。
擅长处理时间序列数据，计量经济学方向应用广泛。
擅长处理面板数据。和SPSS用户群重叠度比较高。
R语言对于横截面数据、时间序列数据、面板数据都能处理。其特点在于R软件是开源的软件，其中有异常丰富（约有1万多个）的可以调用的“包”。
本身不是统计学软件，但是其中有统计工具箱。工程领域用的多。
其实作为一名数据分析师来说，以上的分析软件并不需要每一个都掌握，我们只需要精通最擅长的一门，同时掌握另外一门作为辅助也就可以了。这就像是武侠小说里面的大侠，一定有最擅长的一门兵器，但是同时呢，肯定也有其他能够使得上手的兵器。而关于到底使用什么软件呢？一定要根据以上提及的软件的特点，结合上行业的特点来决定。任何脱离行业和业务的数据分析都无从谈起。
另外，这里不得不提及一个问题，以上的各个数据分析软件是否有高低贵贱之分呢？我个人认为是没有的。其道理就像是，我们在选择不同的工具，其出发点都在于这个工具一定可以最快捷方便的解决目前的问题。杀鸡焉用牛刀，杀鸡用杀鸡刀，宰牛当然用牛刀。
目前都有哪些数据分析的工具?
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球***的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Table***软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
主流数据分析工具有哪些?
1、Excel
Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。
2、SAS软件
SAS是全球***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，功能非常强大。
3、R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。具备数组运算工具(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。
4、SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是比较成熟的分析工具，操作简便、编程方便、功能强大。
5、Python
Python可以说是现在进行数据分析处理的主流软件工具了，强大的库和编程特性，可以帮助我们快速处理大规模的数据分析和挖掘任务。
spss是什么
spss是统计产品与服务解决方案软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
SPSS的特点
SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用。
能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
常见的数据分析工具和方法 常见的数据分析工具和方法有哪些
1、常用的数据分析方法（模型）有：事件分析、漏斗分析、用户路径分析、留存分析、session分析、热力分析、归因分析、间隔分析、分布分析、LTV分析、用户行为序列分析、用户属性分析、用户分群分析。
2、常用的数据分析工具主要分为四类：网站统计分析工具常听说的有CNZZ统计、站长工具、爱站网等，主要是为网站运营者提供代码统计数据支持，网站运营者可以在上述提到的相关网站注册账号，然后申请统计代码，获得代码后再植入到网站对应位置即可。大约过几天就可以在你注册的平台看到网站的相关数据了。自媒体分析工具自媒体分析工具不需要占用运营者太多的时间去整理代码，所有的数据都是直接后台形成的，不管是微博、微信公众号还是今日头条等自媒体平台，都具有完整的数据统计功能，作为运营者只需要通过后台自带的分析工具就可以直观的看到用户增长等相关数据了。第三方分析工具这种工具通常是指非官方平台自带的统计工具，需要官方授权后才可以使用的数据分析工具，毕竟不是所有平台都有自带统计工具，第三方分析工具需要运营者单独注册账号，且需要相关平台的授权才可以使用，不过一旦授权成功，那看数据的操作就与自媒体分析工具一样方便简单和直观了。表格这种方式比较适合excel玩得好的人了，数据来源通常要么是后台导出，要么是人工统计。人工统计的数据一般会包括每天发布文章的数量、后台互动的数量与类别、同行口碑的分析等，因为这些数据统计是一般平台都不含有的，那么自然就需要人工亲自查阅相关数据进行统计了。
app数据统计分析工具有哪些?
①友盟+
友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线，是专注用户行为统计的综合性平台，主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
在App统计方面，友盟提供了移动统计、游戏统计、移动广告监测三个细分产品，可以根据需求选择对应的产品类型，游戏统计维度齐全，除了常规渠道指标外，还自带关卡、等级、付费等特色场景分析;广告监测主要提供短链和信息流广告的数据分析，也能自主制定推广计划。接下来主要介绍其移动应用统计方面的优势。
②Talking Data 移动统计分析
Talking Data 早期主要在游戏以及互联网金融等垂直领域耕耘，在这些方面拥有比较完整的指标和维度，同样划分游戏运营分析、应用统计分析、移动广告监测等应用统计服务。移动统计分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上线的产品，目前该产品提供包括App以及小程序的相关数据统计服务。
Talking Data 的移动统计分析功能把应用分析、推送营销、开发助手、应用管理分成导航入口，并设计邀请协作功能，偏向于数据共享，能将领导、开发和运营人员纳入到一张办公桌上。
③openinstall App渠道统计
openinstall 是一种不需要制作渠道包，也不需要填写渠道识别码即可识别App安装渠道来源的渠道统计工具。因此，openinstall能够实现仅凭App安装渠道链接就能统计渠道效果的功能，摆脱了人工制作渠道包和填写渠道识别码，使用openinstall 程序化自动生成的渠道链接，可以实现(数量级为亿的)海量用户在免填邀请码的情况下开展的有奖拉新活动(本质上是视每个用户为一个渠道，并自动为每个用户生成一个渠道链接进行渠道效果统计)。
openinstall 的统计后台分三个模块：应用信息、应用集成、渠道统计。与其他综合性应用统计工具相比，openinstall 主要在渠道统计这一领域的需求进行细化深挖，集成使用上十分简单，基本沿着开发者的操作顺序进行：集成开发—渠道统计—渠道管理—查看报表，基本上一眼就能看懂。另外用户自定义方面也比较方便灵活，可以通过api 获取渠道参数，用户可以根据推广需求来定制自己的推广页，数据的统计也可以对接到自己的后台。
统计分析工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于统计分析工具有哪些、统计分析工具的信息别忘了在本站进行查找喔。