数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
说到数据分析工具，被提及频率最高且使用最多的不过是这几种：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel
Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据透视图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习VBA。EXCEL功能的强大只有那些正真学过它的人才能知道。
SQL
毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
Smartbi
Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
Tableau
Tableau这款软件 与 Excel 的数据透视图有异曲同工之处，都是可以直接用鼠标来选择行、列标签来生成各种不同的图形图表。但Tableau的设计、色彩及操作界面给人一种简单，清新的感觉，做出来的图比 excel 的更美观。
SPSS
SPSS界面操作比较简单，只要认识软件基本界面和功能，准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但要想读透SPSS给出的分析结果，需要比较扎实的统计学知识。侧重于统计分析类模型，能解决绝大部分统计学问题。
SAS
SAS 作为统计分析系统，是为所有需要进行数据处理、分析的工作人员提供的一种易学易用的软件系统，SAS的功能较 SPSS 而言更强大一些，它的语句针对性也比较强。SAS数据分析功能主要包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
Python
Python的人气如今是越来越高，几乎无人不知，这里就不做太多的阐述了。Python高人气的同时也诞生了大量的 Python 大神，Python 工具库也非常丰富，这也为 Python 的用途广泛打下了基础。相比 Excel、SQL 而言，Python 的综合功能最为强大，也更加便捷高效，能够大大提升工作效率。
R
R 与 Python 不同，Python 是一套较为平衡的语言，触及方方面面，但 R 在统计方面较为突出。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比Python在这方面贫乏不少。
个人建议，金融相关行业的朋友，可以深入了解下Smartbi这款BI软件。银行、保险、证券等金融领域是Smartbi一直以来的重点领域，中国银行、交通银行、平安银行、中信银行、民生银行等全国性银行均是Smartbi的典型客户。
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