我们日常生活中使用的大部分数据分析工具都是excel。但实际上，在数据分析工具中，excel只是基础。对于专门从事数据分析的人来说，有更简单、更专业的数据分析工具。

可视化工具：Tableau、Power BI、观远BI

Tableau 是一款可以替代 Excel 进行图表美化工作的工具。

Power BI作为Excel的插件，是一款独立门户的软件，可视化效果非常强大。

观远BI是国内老牌BI厂商，企业级商业智能应用平台。经过多年的不断发展，积累了多年商业智能最佳实践经验，整合了各行业数据分析和决策支持的功能需求。而且技术实力是毋庸置疑的。操作也很简单，基本上只要点一下鼠标，功能也很人性化。

总的来说，BI类工具的诞生是为了将数据和业务联系起来，以便更好地做出决策，这与Excel有很大的不同。

统计分析：SPSS、SAS、

SPSS是统计产品和服务解决方案的软件，专注于实现统计分析运算、数据挖掘、预测分析等功能。SPSS可以很好地执行回归分析、方差分析、多变量分析等，而不需要编程语言。

与 SPSS 一样，SAS 是一种用于专业统计分析的软件。功能更强大，统计方法齐全、完整、新颖。与SPSS相比，它具有更强大的功能。相对来说，SAS比较难学，但是如果你掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型、抽样问题、正交实验设计等等。SAS还是比较好用的。

编程语言：R、Python

R 是一种用于统计分析、绘图的语言和操作环境。具有出色的数据处理、分析、计算和制图功能，可以理解为SPSS/SAS的增强编程版本。

R更专注于统计数据分析领域，而Python应用更广泛、更全面，因此Python也被称为胶水语言，学习时有取舍。Python 语法简单且可移植。

那么，什么情况下我们应该选择适合自己使用的数据分析工具呢？

情况1.对数据统计分析有严格要求

很多用户在分析数据时，会对分析结果要求非常严格，对分析的数据和统计方法有更高的要求。因此，这些用户一般都比较精通数据分析工具的使用。应用要求也会更高，数据规则也会更多，对分析的具体细节会有比较明确的要求。希望分析越严越好。这类用户更适合使用统计分析数据分析工具。即SPSS、SAS。

情况2.对于有大量数据分析需求

对于有大量数据分析需求的用户，由于人工操作和使用传统分析工具不仅复杂且成本高，他们会选择数据分析工具对大量数据进行统计，保证数据分析的完成。某些数据统计和分析任务确实是人工无法完成的，或者需要大量员工来执行，所以这个工具的好处是可以统一修改和解决。这样的用户更适合使用编程语言工具。喜欢：R，Python。

情况 3. 需要快速完成分析指标

由于操作步骤复杂，人工分析需要花费大量时间，因此选择使用数据分析工具的客户希望能够快速获得分析结果并保证分析的有效性，数据分析工具可以完成分析指标并在短时间内获得分析。结果，用户可以有效地降低时间成本。这种类型的用户更适合使用可视化工具。喜欢：Tableau、Power BI、观远BI。非常适合小白入手。当然，如果要我推荐一个，我会选择观远BI。他家做的是中国式的复杂报表，比前两个更适合我们用。

使用哪种数据分析工具更好取决于用户对工具的使用和软件的熟练程度。如何判断是否需要使用数据分析工具来完成分析任务，可以参考以上三点：对数据的统计分析是否有严格的要求？您是否有大量的数据分析需求并在手动操作上浪费更多时间？需要能够快速获得分析结果？