数据分析软件种类繁多，难度、场景、效率都不一样。对于日常的数据分析，Excel可以满足大部分需求。然而，在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天，仅靠Excel来解决并不现实。不过不用担心，市面上能分析数据的软件越来越多了。边肖推出了几种类型的数据分析软件，包括:
1.数据处理软件Excel和MySQL
Excel:在Excel中，需要了解数据处理的重要技巧和函数的应用，尤其是数据清洗技术的应用。这个应用可以去伪存真，掌握数据的主动权，全面掌控数据。Excel透视表的应用侧重于挖掘隐藏的数据价值，便于整合海量数据。各种图表类型的制作技巧以及Power Query和Power Pivot的应用，可以展现数据可视化效果。
数据库MySQL是一个关系数据库管理系统。关系数据库将数据存储在不同的表中，而不是将所有数据存储在一个大仓库中，这提高了速度和灵活性。MySQL使用的SQL语言是访问数据库最常用的标准化语言。MySQL软件采用双授权策略，分为社区版和商业版。由于MySQL的体积小、速度快、总拥有成本低，尤其是开源性，一般选择MySQL进行中小型网站的开发。
2.数据可视化S***rtbi和Echarts
S***rtbi设计过程是可视化的，通过拖动鼠标可以快速完成数据集准备、可视化探索和仪表板制作。丰富的视觉显示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，不受尺寸和测量的限制。支持多数据源、灵活布局、业务主题和自助数据集、双布局设计、跨屏发布到APP、流布局。轻量级BI软件，易于部署，多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。
简单来说，ECharts是互联网开发过程中，后台数据库将数据映射为图形的插件。具体来说，它是一个用JavaScript实现的开源可视化库，可以在PC和移动设备上流畅运行，并兼容当前大多数浏览器。底层依靠轻量级矢量图形库ZRender，提供直观、交互、高度个性化的数据可视化图表。
3.大数据分析SPSS，Python，HiveSQL等。
SPSS用于以类似EXCEL的形式输入和管理数据。它的数据接口是通用的，可以很容易地从其他数据库中读取数据。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程，完全可以满足非统计专业人员的工作需求。输出结果非常漂亮，而且是以特殊的SPO格式存储，可以转换成HTML格式和文本格式。
Python是一种计算机编程语言，也是一种面向对象的动态类型语言。它最初被设计用来编写自动化脚本(shell)。随着版本的不断更新和语言新功能的加入，它越来越多地被用于独立和大型项目的开发。
Hivesql是一款基于Hadoop的数据仓库软件，可以将结构化的数据文件映射到一个数据库表中，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换成MapReduce任务来运行。
其实软件没有好坏之分。重要的是根据自己的需求选择最适合自己的软件进行数据分析。一般在成熟的公司，数据分析软件不仅仅是为了业务分析和报表制作。比如我现在给我们公司选BI软件，也是为了全平台全方位的数据处理。外部数据更新、实时提取、性能优化等等都是非常关心的点。
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