1、分析工具：Excel、SPSS、Tableau属于分析工具类;

2、分析语言：Python、R属于分析脚本语言

转自中国统计网本文为转载分享，若侵权请联系后台删除1ExcelMicrosoftExcel是微软公司的办公软件Microsoftoffice的组件之一，是由Microsoft为Windows和AppleMacintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。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2SAS软件SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTHCAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。主要优点如下：1.功能强大，统计方法齐，全，新SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。2.使用简便，操作灵活SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。3.提供联机帮助功能使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。3R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。主要优点如下：数据存储和处理系统数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）完整连贯的统计分析工具优秀的统计制图功能简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。该语言的语法表面上类似C，但在语义上是函数设计语言的（functionalprogramminglanguage）的变种并且和Lisp以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computingonthelanguage）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。4SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件。主要优点如下：1.操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2.编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3.功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。4.数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。5.模块组合SPSSforWindows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。6.针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。5PythonPython（英语发音：/ˈpaɪθən/）,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（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。主要优点如下：1.简单Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2.易学Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。3.速度快Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。4.免费、开源Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。5.高层语言用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。6.可移植性由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、PalmOS、QNX、VMS、Psion、AcomRISCOS、VxWorks、PlayStation、SharpZaurus、WindowsCE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。7.解释性一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。8.面向对象Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。9.可扩展性如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。10.可嵌入性可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。11.丰富的库Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。12.规范的代码Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python、Excel、R、SAS、SPSS的优势分析完了，你心中的NO.1是哪个工具呢？转自中国统计网本文为转载分享，若侵权请联系后台删除-------- END ---------

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1、分析工具：Excel、SPSS、Tableau属于分析工具类;

2、分析语言：Python、R属于分析脚本语言。

分析工具类，如果细分还可以分为统计工具和挖掘工具。

1)统计工具： 比如像Excel/Tableau/PowerBI都属于统计工具，此类工具的很简单，是基于统计(比如分类汇总)的分析工具，通过统计指标，查看业务的规律、变化、趋势等等，来作出对业务的判断并给出合适的业务策略。所以，此类工具侧重于业务的描述性分析(业务规律、业务变化、业务周期)，常用有的分析方法有：对比分析、分布分析、结构分析、趋势分析等等。

2)挖掘工具： 像SPSS/SAS类就属于挖掘工具。此类挖掘工具侧重探索隐藏得比较深的业务知识和模式，挖掘工具侧重于业务的影响因素分析、预测性分析等等，讲究分析模型(比常规的分析方法要复杂)，在分析模型中不见得有统计指标，而是模式。常用的分析模型：影响因素分析(相关/方差/列联分析)、数据预测模型(回归预测/时序预测)、分类预测模型(决策树、神经网络、支持向量机等)，当然还其它更多的模型，比如聚类、关联等等。

理论上，使用高级的数据挖掘工具也是可以进行常规的数据统计分析的，即Excel能够实现的，理论上SPSS也可以实现。但坦白地说，用挖掘工具来做统计工具分析，其效率反而没有统计工具高。

不过，当前绝大多数公司，都是在用Excel/SQL来做数据分析，可见他们并没有什么复杂的业务问题需要用到更高级的分析工具，简单的工具已经足以胜任平时的业务数据分析了。

最后再来说分析语言Python/R。

3)分析语言。

当然你也可以认为分析语言本身也是一种分析工具。只是这种分析工具与Excel/SPSS相比不一样，Excel/SPSS只需要通过拖拉就能够实现数据分析结果，但Python/R则需要通过写脚本写代码的方式来运行分析。

作为工具，Excel/SPSS中已经内置和封装了很多常用的分析方法、分析模型，所以你不需要花太多的时间去弄明白是怎样实现的，甚至你有时不需要知道数据公式和原理(如果知道的话就更好了)，你只需要聚焦在业务层面，就可以实现业务数据分析，得到良好的分析结果。

Python是一种编程语言，spss是数据分析的工具，输入数据以及变量因变量等等就可以了。