⑴ 数据分析一般用什么软件
数据分析常用的软件有：Excel、Python、SQL、Tableau、R语言等。
Excel
Excel是微软Office套件中的一款电子表格软件，广泛应用于数据整理、数据清洗和简单的数据分析。它提供了数据透视表、图表等功能，方便用户进行数据的汇总和分析。对于小规模的数据处理和分析任务，Excel足以满足需求。
Python
Python是一种高级编程语言，被广泛用于数据分析。它拥有强大的数据处理和分析能力，可以处理大规模的数据集。Python有许多专门用于数据分析的库，如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等，这些库可以辅助进行数据清洗、数据处理、数据可视化等工作。
SQL
SQL是用于管理关系数据库的标准语言，也常被用于数据分析。通过SQL，用户可以查询、操作和分析存储在数据库中的大量数据。许多企业和组织都使用SQL进行数据的存储和查询，以满足业务分析的需求。
Tableau
Tableau是一款直观易用的数据分析工具，尤其适合商业智能和数据分析的新手。它能够快速创建各种图表和可视化报告，帮助用户更好地理解数据。Tableau支持多种数据源，并能够进行数据连接、数据清洗和高级分析。
R语言
R语言是一种统计计算和图形的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和统计建模。R语言拥有丰富的统计和分析函数库，可以处理各种复杂的数据分析任务，特别是在数据可视化和高级统计分析方面表现出色。
这些软件各有特点，根据数据分析的具体需求和用户的熟悉程度，可以选择合适的工具进行数据分析工作。
⑵ 数据统计分析软件有哪些
数据统计分析软件有：Excel、SPSS、SAS、R语言、Python等。
详细解释如下：
Excel
Excel是一款广泛应用于数据统计与分析的软件。它提供了丰富的数据分析工具，如数据透视表、图表分析等，可以方便地进行数据的整理、清洗、可视化以及初步的分析工作。对于中小型企业或个人用户而言，Excel是一个实用且易于上手的选择。
SPSS
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学、自然科学等领域。它提供了丰富的统计测试方法、数据管理和结果展示工具，能够处理大量数据并生成精确的分析结果。SPSS的操作界面友好，易于学习和使用。
SAS
SAS是一套完整的统计分析系统，具有强大的数据处理和分析能力。它广泛应用于数据分析、多变量分析、业务智能等领域。SAS提供了丰富的统计过程、高级分析功能以及数据管理功能，适用于大型企业和研究机构。
R语言
R语言是一种强大的统计计算和数据分析工具，广泛用于数据可视化、机器学习等领域。它具有丰富的统计函数库和灵活的数据处理能力，适合进行复杂的数据分析和建模工作。R语言的开源性质使得用户可以自定义函数、扩展功能，并与其他软件兼容性强。
Python
Python是一种通用的编程语言，在数据分析领域也有广泛的应用。通过Python，可以使用各种数据分析库如Pandas、NumPy、SciPy等来进行数据处理、统计分析以及数据可视化。Python的语法简洁明了，适合初学者入门，并且其强大的扩展性和灵活性使得它在数据分析领域具有广泛的应用前景。