企业信息化建设，海量数据需要经过分析挖掘价值。 因此，数据的价值越来越受到重视，大数据分析软件已成为企业运营不可缺少的辅助工具。 有人说，劳动者要做好事，首先要打磨工具，拥有一个使用方便的大数据分析软件，这一点尤为重要。
良好的数据分析工具使数据分析更有效率，更容易处理数据。 今天我们来分析一下市场上流行的四款大数据分析软件。 让我们看看！
一. Excel
Excel是初学者的入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。 在Excel中，主要学习常用的函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。 Excel具有一些强大的功能，可以满足许多数据分析工作的需要。 此外，Excel还提供了相当容易使用的操作界面，对于具有基本统计理论的用户来说很容易使用。
二. SQL软件
SQL是一种数据库语言，具有数据操作和数据定义功能，交互性强，给用户带来很大的方便。 SQL重点关注Select、聚合函数和条件查询。 相关库是目前广泛使用的数据库管理系统，技术成熟。 这些数据库包括MySQL.SQL server.Oracle.Sybase.DB2等。
SQL作为操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，是提高数据库运行效率的保证。 利用SQLServer数据库是提高数据请求和回复速度、有效处理复杂任务的关键。
三. Python软件
Python提供了一种高级数据结构，使您可以轻松高效地对对象进行编程。 Python的语法和动态类型以及说明语言的本质是在大多数平台上编写脚本和快速开发APP应用程序的编程语言，并可用于可定制的软件扩展程序语言。 丰富的Python标准库提供了适用于各种主要系统平台的源代码或机器代码。 因为Python有极其简单的说明文件，所以可以更容易地拿到。
四. BI工具
所谓BI工具是商业情报(Busines Inteligence )分析工具的缩写。 它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业现有数据，快速准确地提供报告和帮助领导决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。 BI工具是基于数据分析流程设计的。 首先是数据处理、数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，通过图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi通过工作流的形式提取数据库表的数据模型语义，通过可视化工具对数据进行处理，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型； 此外，还增强了自助数据集的数据模型创建功能。 该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、筛选和映射、列选择、空值处理、列合并、行合并、元数据编辑、行选择、清除重复值、排序等。
可以通过表格填写进行数据收集和追述，可以进行数据源的预集成和处理，简单的拖放和amp； 可以通过拖放生成各种视图。 它还提供了丰富的图标组件，可以实时显示相关信息，使利益相关方能够评估整个企业。
目前市场上大数据分析软件众多，如何选择取决于企业自身的需求。 因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的。 如果你是数据分析的初学者，对需求不太了解，可以多尝试BI工具。 BI工具在初学者数据分析方面具有优势。