數據分析軟件種類繁多，使用難度、場景、效率不一。日常的數據分析，Excel就能滿足大部分需求，不過在數據量越來越大、維度越來越多、分析越來越復雜的今天，僅靠Excel解決也不現實，不過不用擔心，市面上可分析數據的軟件是越來越多了，小編給大家介紹幾類數據分析軟件，包括以下幾類：
1.數據處理軟件Excel和MySQL
Excel：在Excel，需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用，特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真，掌握數據主動權，全面掌控數據，Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值，輕松整合海量數據，各種圖表類型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果。
數據庫MySQL是一種關系數據庫管理系統，關系數據庫將數據保存在不同的表中，而不是將所有數據放在一個大倉庫內，這樣就增加了速度並提高了靈活性，MySQL所使用的SQL語言是用於訪問數據庫的最常用標准化語言，MySQL軟件采用了雙授權政策，分為社區版和商業版，由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，一般中小型網站的開發都選擇MySQL作為網站數據庫。
2.數據可視化Smartbi和Echarts
Smartbi設計過程可視化，鼠標拖拉拽即可快速完成數據集准備、可視化探索和儀表盤的制作，豐富的可視化展示，輕松制作BI看板，豐富的交互控件和圖表組件，且不受維度、度量的限制，支持多數據來源，布局靈活，支持業務主題和自助數據集，雙布局設計，跨屏發布到APP，支持流式布局。輕量化的BI軟件，部署方便，走多維分析方向。能夠快速制作數據可視化圖表。
ECharts簡單來說是互聯網開發程序過程中，后台數據庫用以實現數據到圖形的映射的一個插件，具體來說一個使用JavaScript實現的開源可視化庫，可以流暢地運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的矢量圖形庫ZRender，提供直觀，交互豐富，可高度個性化定制的數據可視化圖表。
3.大數據分析SPSS、Python、HiveSQL等
SPSS采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據接口較為通用，能方便地從其他數據庫中讀入數據，其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要，輸出結果十分美觀，存儲時則是專用的SPO格式，可以轉存為HTML格式和文本格式。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本（shell），隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
HiveSQL是基於Hadoop的一個數據倉庫軟件，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。
其實軟件並沒有好壞之分，重要的是根據自身的需求，選擇最適合的軟件進行數據分析。一般比較成熟的公司里，數據分析軟件不只是滿足業務分析和報表制作，像我現在給我們公司選型BI軟件，是做全平台全方位的數據處理，外源數據更新、實時抽取、性能優化等等都是非常關注的點。