随着数字化在生活中的应用越来越多，未来，我们生活工作中的每一个行为，都会产生数据，数据是庞大而复杂的，因此需要专门的数据分析工具来进行处理。所谓＂工欲善其事，必先利其器＂，一款好的数据分析工具是不可或缺的，数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。
　　数据分析工具这么多，应该用哪个来做分析？每个数据分析工具都有其侧重的功能点，但这三款常用的数据分析工具，能够适应非常多的数据应用场景，能实现效率最大化。
　　1、Excel
　　Excel不只是办公软件，实际上，Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一。它是一款专业性低、易用性高的数据分析工具，凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。作为一款数据分析入门软件，Excel表格制作、数据透视表、VBA等功能，保证人们能够按照需求进行分析，能将散乱的数据加工成我们需要的内容，此外，它还是一个很好的存储数据的容器。
　　2、Python
　　与其他数据分析工具相比，Python在大数据分析领域的应用相对多一些，在统计分析和预测分析等方面，Python有着其他工具无可比拟的优势。Python的专业度很高，因此使用它可以实现的各种数据分析与数据可视化的开源代码库被广泛应用，结合Hadoop、Hive等组件后能够有效地处理海量数据。还拥有但不限于网络数据爬取数据清洗、数据建模等功能，且适用于文本挖掘等高级数据挖掘与分析领域。
　　3、BI工具
　　BI工具就是为数据分析而生的，它的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，非常适用于商业数据的分析。
　　无论是在学术上亦或是工作上，少不了数据分析工具的使用。一个实用的软件可以有效提高工作效率，并且可以使自己能够看到自己的进步。

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