对于每一个在职场上的人来说，平时工作中多多少少都需要用到数据分析的工具，一款好的数据分析工具，可以让你在工作中游刃有余，高效率地完成别人安排的工作。相信Excel是大部分人的首选工具了，其入门简单，短小精悍，是我们工作中的一把利器。那么除了Excel，还有没有值得学习的数据分析工具呢？

1 、智分析

智分析是最接近Excel的一款线上多功能分析工具，其精简、强悍的功能受到了很多用户们的青睐。对于大部分的Excel用户来说，Excel性能差的问题已经困扰多年了，想要找到一款最好的替代品，那就非智分析莫属了。智分析支持安装Excel插件，在Excel端便可以处理大容量的数据，也可以直接把Excel数据源上传到线上进行分析处理，如果你不想去学习一些复杂数据分析工具，可以尝试一下智分析，它将会使你的工作事半功倍。

Ÿ    超大数据量

除了支持上传超大容量的Excel数据源，智分析也支持各大数据库的连接，Excel的性能问题立马迎刃而解：

Ÿ    数据建模

数据建模是智分析的一大特色，像RFM分析、购物篮分析、复购分析、留存分析等数据模型都可以在智分析上轻松实现：

Ÿ    数据可视化

智分析的仪表盘搭配了丰富的图形组件，对这些图形进行自由组合，可以生成美观而整洁的可视化报表：

2 、

如果要找一款综合能力最强的数据分析工具，我相信大部分人都会把票投给微软旗下的 ，为什么呢？因为它太强大了。与智分析一样，PowerBi也具有多维分析的能力，通过强大的DAX函数，可以轻松计算出各种度量值。而且PowerBi的操作界面与Excel十分相似，对于大多数的Excel用户来说，入门相对比较简单。PowerBi的可视化能力同样也非常出色，交互式的图表效果不输任何专业的BI软件。

3 、 Python

虽然目前学Python的各种宣传口号、培训教程已经烂大街了，但是我仍然还要向大家推荐这一款数据分析的神器。Python最有价值的地方便是可以做一些很高深的数据挖掘，例如回归分析、决策树、贝叶斯等分析方法可以在Python上轻松实现，只需几行代码，便能做出逼格非常高的分析，对于数据挖掘要求比较高的同学一定要争取把这个工具学会。

4 、spss

spss是统计学专业必学的一款数据分析工具，除了在商业领域应用广泛之外，在科研等其他领域里也能到处看到它的身影。虽然spss与Python的很多功能类似，但是对比Python，spss最大的好处便是它集数据录入、整理、分析功能于一身，可视化界面非常友好，无需任何代码便可以做出很厉害的数据分析。但是spss的数据可视化能力较弱，而且对数学理论的能力要求很高，可以作为辅助性的分析工具。

5 、kettle

Kettle是一款非常好用的ETL工具，如果要做数据清洗的小伙伴可千万不要错过了。相信很多小伙伴还是第一次听到ETL这个词，ETL就是抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）的缩写，这项技术在数仓领域运用非常广泛，因为进入数仓的数据源支流非常多，每一个支流的数据源样式可能都不是规则统一的，如果要对数仓里的数据进行提取与分析则会变得非常困难，这个时候就需要用到ETL这项技术了。Kettle采用流程化的操作，可以在最短的时间内，把繁多而复杂的数据源整合成你想要的数据样式。就像是水壶一样，无论进入壶内的液体有多少种，最终都会在同一个出口里流出来。