工欲善其事，必先利其器。
大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。
数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。
做数据分析除了需要良好的数学统计基础，对数据的敏感性，有一个熟练使用的“家伙什儿”是很重要的。
一款好的数据分析工具可以让你事半功倍，提高学习和工作效率。虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。
正确分析使用数据可能会发现“宝藏”。常用的数据分析工具有哪些？又有哪些适合自己的工作场景？今天播妞主要为大家介绍5款简单便捷的数据分析工具，快来学习吧！
01Excel
Excel算是最常用，使用范围最广的数据分析工具。常被归类到办公软件的类别中，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
Excel适合于处理简单的数据分析问题，从Excel版本开始，Excel增加了数据分析工具包，工具包不能直接使用，而是需要使用者手动加载后才能显示菜单栏中。
常用功能举例：
·高级数学计算，只要一两个函数轻松搞定；
·数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路；
·统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定；
·图表功能，这几乎是Excel的独门武工；
·自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。
·高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，操作简单；
02Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框，在大量计算机组成的集群当中实现了对于海量的数据进行的分布式计算。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
它主要有以下几个优点：
·高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖；
·高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中；
·高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快；
·高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
03FineBI
一个商业智能工具，集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体。假如取数，业务人员需求多变，一下子数据不对或报表格式不对，效率很低。
有的企业没有数据分析师，FineBI的自助化就可以实现在权限内自己取数分析，业务和IT不再互怼。完成了人工解放，尽可能地减少成本。
主要功能介绍：
·连接数据源：支持超过30种以上的数据库表和SQL数据源；
·自助准备数据集：快速地对数据进行清洗、过滤、合并、排序等操作；
·可视化探索分析：简单拖拽即可自动生成数据图表，洞察背后规律；
·发布、浏览和分析：将分析结果发布并分享给同事、领导。
04DBeaver
DBeaver是一个通用的数据库管理工具和SQL客户端，支持MySQL,PostgreSQL,Oracle,DB2,MSSQL,Sybase,Mimer,HSQLDB,Derby,以及其他兼容JDBC的数据库。
DBeaver功能齐全，有多少种数据库编程语言就可以连接多少数据库，通用性。SQL语法高亮显示，自动提示，支持元编辑。画面体验感强，看上去非常友好，舒服，简洁的画面，性能也很刚，版本更新周期稳定，及时完善更新bug。
05Python编辑器
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块轻松地联结在一起。
PyCharm是Python中的功能挺全的一款编辑器。操作使用流程简单，不算复杂，有汉化版，但此处建议还是使用英文版的，慢慢的使用起来就会熟悉并不难。软件的环境搭建十分简便，只需添加本地的Python环境就可以运行脚本或者其他项目，脚本开发便捷。
数据分析工具有很多种，每一种都适合不同类型的人员。这些软件能够帮助我们在短时间内完成复杂的数据分析计算过程，输出准确的数据分析结果，提高工作效率。
熟练掌握一到两种数据分析工具，已经成为职场人的必备技能之一。
除以上提到的几种数据分析工具外，还有很多其他的工具，大家在学习时，可以根据自己的实际要，选择其中的一到两种即可，不必要花费大量时间，做到样样精通。
在日常的工作中，
你用到哪些数据分析工具？有什么优点？
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