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数据分析最常用的5大软件，你都会哪些？

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。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

Python

Python 英文原意为“蟒蛇”，直到 1989 年荷兰人 Guido van Rossum （简称 Guido）发明了一种面向对象的解释型编程语言，并将其命名为 Python，才赋予了它表示一门编程语言的含义。

Python 语言是在 ABC 教学语言的基础上发展来的；遗憾的是，ABC 语言虽然非常强大，但却没有普及应用，Guido 认为是它不开放导致的。

基于这个考虑，Guido 在开发 Python 时，不仅为其添加了很多 ABC 没有的功能，还为其设计了各种丰富而强大的库，利用这些 Python 库，程序员可以把使用其它语言制作的各种模块（尤其是C语言和 C++）很轻松地联结在一起，因此 Python 又常被称为“胶水”语言。

从整体上看，Python 语言最大的特点就是简单，该特点主要体现在以下 2 个方面：

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手。

和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

R语言

R语言，顾名思义，它首先是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。这是因为，R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。

R语言在前几年的名气远不及SPSS和SAS，甚至一度有很多人压根就看不上这样一个软件，认为它做出来的东西很有可能是错误的，压根就不靠谱。但是质疑声永远也不能阻止一个新生事物的快速发展。坦白说，我入了R的坑，从此SPSS和SAS是路人！

R是免费的！安装包仅有70M，而且安装异常简单，所需操作环境十分随意。就是这样一个十分亲民友好的软件，功能却是异常强大！在数据清洗与数据分析的过程中，R语言的简洁强大十分给力。不少人对R语言所推崇的“向量化操作”的理念：不写循环，但是能做循环一样的事儿。

随着这几年的快速发展，R的功能范围已经得到了极大的扩展，比如自然语言处理，机器学习领域，生物信息学领域等等。即便如此，也永远不要忘了，R语言自身的统计功能！

SPSS

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。

最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

SPSS功能

一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。

二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。

也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。

从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。

Excel

Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，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。

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，其他程序望其项背而自杀

高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。非常超值享受

自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活

高级数学计算，却只要一两个函数轻松搞定

SAS软件

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。

最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

其中Base SAS模块是SAS系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。

SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。

SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据呈现；数据分析。

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16个主流数据库的排名，特点及应用场景

以下是当前市场上一些主流的数据库以及它们的特点和应用场景：

1. MySQL

排名：1

特点：开源、易学易用、成本低、性能高、可扩展性强、支持多种存储引擎。

应用场景：网站、电子商务、网络游戏、数据仓库等各种规模的项目。

2. PostgreSQL

排名：2

特点：开源、高度可扩展、支持存储过程、支持并行处理、多样化的索引类型。

应用场景：企业级应用、地理信息系统、数据分析、多用户处理大型数据集。

3. MongoDB

排名：3

特点：基于NoSQL的文档型数据库、易扩展、高性能、高可用性、支持丰富的查询和聚合操作。

应用场景：大数据处理、实时分析、内容管理和交付、物联网等。

4. Microsoft SQL Server

排名：4

特点：适用于中小型企业、简化管理、高性能、可扩展、与其他Microsoft产品集成良好。

应用场景：企业级应用、数据管理、数据仓库、电子商务等。

5. Oracle Database

排名：5

特点：面向对象、支持大规模并发、可扩展、高可用性、长期稳定支持。

应用场景：大型企业应用、金融、电信、医疗等行业的数据管理和分析。

6. Redis

排名：6

特点：基于键值对的内存数据库、高性能、支持数据持久化、支持多种数据结构。

应用场景：缓存系统、实时消息推送、计数器、排行榜等高性能场景。

7. SQLite

排名：7

特点：轻量级、无需独立的服务器、零配置、易于集成、适合移动和嵌入式应用。

应用场景：移动应用、桌面软件、IoT设备、原型开发等。

8. Elasticsearch

排名：8

特点：基于Lucene的搜索引擎、实时分析、高可扩展、易于集成、支持大量插件。

应用场景：日志和事件数据分析、全文检索、数据可视化等。

9. MariaDB

排名：9

特点：MySQL的开源分支、兼容MySQL、性能优化、更多新特性、社区驱动。

应用场景：替代MySQL的场景、云计算、网站开发、大数据应用等。

10. Apache Cassandra

排名：10

特点：分布式NoSQL数据库、高可扩展、高性能、高可用性、适合大规模数据存储。

应用场景：大规模数据处理、物联网、社交网络、实时分析等。

11. Couchbase

排名：11

特点：基于NoSQL的文档数据存储、易扩展、内存优先设计、适合移动和Web应用。

应用场景：用户个性化、实时大数据、移动应用、内容管理等。

12. InfluxDB

排名：12

特点：时序数据库、高性能、易使用、适用于实时监控和事件/指标数据。

应用场景：物联网设备监控、应用性能监控、实时分析等。

14. Amazon DynamoDB

排名：13

特点：托管式NoSQL数据库、按需扩展、高可用、适用于AWS生态系统。

应用场景：游戏开发、电子商务、移动应用、广告技术等。

14. Neo4j

排名：14

特点：图形数据库、高性能、易扩展、适用于复杂关系数据存储和查询。

应用场景：社交网络、推荐系统、实体关系建模、网络拓扑分析等。

25. CockroachDB

排名：15

特点：分布式SQL数据库、高可用性、易扩展、支持多云和混合部署。

应用场景：全球应用、金融服务、电信、云服务等。

16. TiDB

排名：16

特点：分布式关系型数据库、兼容MySQL协议、横向可扩展、高可用、支持事务处理。

应用场景：金融、电商、游戏、物联网等需要高可用和高扩展性的业务场景。

这些是当前一些主流的数据库以及它们的特点和应用场景。在选择数据库时，需要充分考虑项目需求、性能、可扩展性、成本以及与现有技术栈的兼容性等各方面因素。

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com