數據分析也好，統計分析也好，數據挖掘也好、商業智能也好都需要在學習的時候掌握各種分析手段和技能，特別是要掌握分析軟件工具！學習數據分析，一般是先學軟件開始，再去應用，再學會理論和原理！沒有軟件的方法就不去學了，因為學了也不能做，除非你自己會編程序。

SPSS、SAS都是用于統計分析，圍繞統計學知識的一些基本應用，包括描述統計，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回歸，分布的檢驗等等。SPSS用于市場研究較多，SAS銀行金融和醫學統計較多，有一些難度。

R語言像是綜合性較強的一類數據分析工具，集統計分析、數據挖掘，數據可視化。

展開來，講講數據分析~

這些數據分析工具的使用還是看需求，每個企業應用的選擇和方式都不同。數據分析的概念很廣，站在IT的角度，實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：

第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層

第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

1、數據存儲層

數據存儲設計到數據庫的概念和數據庫語言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人數據庫，經常用于個人或部分基本的數據存儲；MySQL數據庫，這個對于部門級或者互聯網的數據庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握數據庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；

SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以采用SQL Server數據庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle數據庫都是大型數據庫，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型數據庫公司都提供非常好的數據整合應用平臺；

BI級別，實際上這個不是數據庫，而是建立在前面數據庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平臺，整合了各種數據分析，報表、分析和展現，BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

2、報表/BI層

企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。過去傳統報表大多解決的是展現問題，如今像帆軟報表FineReport也會和其他應用交叉，做數據分析報表，通過接口開放功能、填報、決策報表功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI這類BI工具，可分在報表層也可分為數據展現層，涵蓋了數據整合、數據分析和數據展現。FineBI和Tableau同屬于近年來非常棒的軟件，可作為可視化數據分析軟件，可常用FineBI從數據庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份——商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。

3、數據分析層

這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel。

Excel軟件，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟件；

SPSS軟件：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟件包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟件；

SAS軟件：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平臺化的，EM挖掘模塊平臺整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！

JMP分析：SAS的一個分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統計分析功能

4、表現層

表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：辦公常用，用來寫數據分析報告；

Xmind&百度腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次；

Xcelsius軟件：Dashboard制作和數據可視化報表工具，可以直接讀取數據庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表。

下面詳細介紹一下7款廣泛流行的數據分析軟件平臺，幫助企業實施數據收集、數據管理、數據分析、數據挖掘，使企業根據數據做出很好的決策，主要包括SPSS數據分析軟件，SAS分析軟件，Minitab軟件，Stata統計軟件，JMP數據探索、挖掘、分析軟件，Crystal Report報表軟件， AnyReport數據分析平臺。

SPSS數據分析軟件

SPSS 英文全稱是 Statistical Product and Service Solutions，是世界上最早數據統計軟件，在1968年由美國斯坦福大學的三位研究生研發，

現今被IBM收購，并命名IBM SPSS，廣泛應用于商業數據分析。IBM SPSS是一款預測性分析軟件，包括整個分析流程：規劃、數據收集、分析、

報告和部署，它提供統計學分析和報告，預測建模、數據挖掘、決策管理與部署以及大數據分析等功能，

應用行業：銀行業、零售及消費品行業、保險業、能源與公用事業、旅游與運輸業等。

SAS分析軟件

SAS 英文全稱是Statistical Analysis System， 由美國北卡羅來納州立大學開發的統計分析軟件，它是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統，

它由數十個專用模塊組成，主要的功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告設計、運籌學方法、計量經濟學與預測等。

SAS系統大概可以分為四大部分：SAS數據庫部分；SAS核心分析工具；SAS開發展現工具；對分布模式的支持及其數據倉庫設計部分。

SAS系統主要實現了以數據為中心的四大功能：數據訪問、數據管理、數據呈現、數據分析。

應用行業：制造業、保險業、醫療保健、汽車行業、銀行業、公用事業、高科技制造業、教育等。

Minitab軟件

Minitab 是現代質量管理統計的領先者，由美國的賓夕法尼亞州州立大學研發，它供數據分析所需要的全部工具，

通過引導你選擇正確的分析方法并提供清晰的輸出報告結果。

它也提供了便捷的功能，例如簡化的工作流， 使用全面的統計量來探索數據的方法，以及可視化的圖形報表。

應用行業：金融、保險行業、電子、電信行業、電器、機械行業、運輸、物流行業、教育行業等。

Stata統計軟件

Stata統計軟件由美國計算機資源中心（Computer Resource Center）1985年研發，是一款數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的統計分析軟件，

并與SAS、SPSS一起被稱為三大權威軟件，其特點具有數據管理、統計分析、繪制圖表、矩陣計算和程序語言，

其圖表主要包括直方圖、條形圖、百分條圖、餅圖、散點圖、散點圖矩陣、星形圖等

JMP數據探索、挖掘、分析軟件

JMP是SAS旗下業務部門之一，由1989年推出一款統計發現軟件，在桌面環境上創造了交互式的可視化功能和分析功能，

JMP涵蓋了工業統計中的所有主題：統計質量控制、可靠性及實驗設計（DOE）。 JMP的DOE最初作為附加產品的形式出現，

用于創建經典設計，之后逐漸發展成為豐富的集成環境，用于設計試驗，以期實現現有資源的最高使用效率，

JMP致力于開發各種創新功能，以幫助用戶更快地將數據可視化并理解數據，采用適當的分析并實現統計發現。

數據導入和處理從此變得輕松簡單

Crystal Report報表軟件

Crystal Report是一個功能強大的、比較流行的報表工具，一款商務智能（BI）軟件，主要用于設計及產生報表，

它有Crystal Report Designer、Crystal Report Viewer、Crystal Report Engine等重要的組件，

支持多種報表樣式：普通行列報表、主子報表，交叉表，圖形報表，支持20多種圖形：柱形圖、股票圖，漏斗圖，條形圖，餅圖，

曲線圖，甘特圖，雷達圖，氣泡圖等

AnyReport數據分析平臺

AnyReport 是一款Java開發的報表軟件，跨平臺，主要的功能包括數據收集、數據管理、業務流程、圖表設計、數據統計分析。

支持ppt、word、excel、pdf等office文件輸出，其特點可以通過瀏覽器在線設計報表、在線瀏覽報表，收集數據流程化，支持數據鉆取、挖掘、分析。