随着数字化在生活中的应用，未来我们生活工作的所有行为都会产生数据。 数据庞大复杂，需要专用的数据分析工具来处理。 “只要想做正确的事，就一定会有其人的利益”，优秀的数据分析工具不可缺少，数据分析工具的出现使得人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞察、用数据分享故事。
数据分析工具这么多，应该把哪个用于分析呢？ 虽然每个数据分析工具都有一个重点功能，但这三个常用的数据分析工具可以处理非常多的数据APP场景，从而最大限度地提高效率。
1、埃克塞尔
Excel不仅仅是办公软件，事实上，Excel可以说是最全能的数据分析工具之一。 专业度低、使用方便的数据分析工具，强大的函数、视觉化的图表、排列有序的表格计算功能，能够快速深入地洞察数据不容易知道的一面。 作为数据分析入门软件，Excel表制作、透视表、VBA等功能保证了人们可以根据需要进行分析，将散乱的数据加工成所需的内容，也是保存数据的优秀容器。
2、Python
与其他数据分析工具相比，Python在大数据分析领域的应用相对较多，在统计分析和预测分析等方面，Python具有其他工具无法比拟的优势。 由于Python的专业性很强，使用它可以实现的各种数据分析和数据可视化的开源代码库被广泛使用，与Hadoop、Hive等组件组合可以有效处理大量数据。 它还具有网络数据爬网数据清洗、数据建模等功能，但不限于此，适用于文本挖掘等高级数据挖掘和分析领域。
3、BI工具
BI工具是为了数据分析而诞生的，其产品设计几乎是按照数据分析的流程来设计的。 首先是数据处理、整理清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，以数据为中心指导运用决策的思想。 由于功能聚焦，产品操作也非常简单，非常适合分析业务数据。
无论在学术上还是工作上，数据分析工具的使用都是不可缺少的。 实用的软件可以提高生产力，看到自己的进步。