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　　Excel是大家比较熟悉的入门级工具。

　　目前国内的很多分析场景中，Excel占据了比较高的比例。因为它简单易用，还0元，而且功能强大，操作便捷灵活。已经能够帮助满足基础的分析统计，包括数据的简单计算，像函数、可视化的能力等。

　　SPSS等分析软件，能够通过图形菜单驱动，并且能够去完成比较丰富的数据处理和分析。前些年，SPSS都用得比较多，较近随着报表工具，日报的工具，还有商业智能BI的兴起，目前它使用的场景会更少。

　　R语言。R和Python两个像兄弟一样是不分家的，这两种语言针对的都是不同的领域。R擅长于计算和作图，Python擅长可视化，包括像人工智能方面。这些都是开源0元的。

　　R作为编程语言，它的灵活度和能力丰富度是比较高的。不会受制于功能或需求的框架，只要我们有相应的开发能力和语言编程能力，R就能帮助我们完成比较灵活的分析和展示。

　　Python现在比较火。对于数据分析师来说的话，这几种工具当中 Python可以说是重要性比较靠前的，也是现在比较流行的编程语言和能力。

　　接着是SQL。SQL和BI是不分家的，关系比较强的。基本上商业智能BI都需要通过SQL的形式去做数据的查询，不管是简单的select，或者 group by等数据增删改查等应用，都需要去掌握SQL的能力。

　　较后还有商业智能BI。随着近些年的分析需求越发复杂和灵活，而且目前低代码的趋势也是决定了 BI的发展能力。