数据分析工具包括多种软件，以下是常见的几种：

一、Excel数据分析工具。Excel是一款常用的数据处理软件，它提供了数据透视表、图表分析等功能，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化展示。Excel适合处理小规模的数据集，对于大型复杂的数据分析任务也能胜任。

二、Python数据分析工具。Python是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析领域。Python拥有众多的数据处理和分析库，如pandas、numpy、scipy等，可以用于数据处理、统计分析、数据可视化等方面的工作。这些库能够帮助用户轻松地处理大规模数据集并进行复杂的分析。

三、R语言数据分析工具。R是一种专门为统计分析而设计的编程语言，广泛应用于数据分析领域。R语言拥有丰富的统计分析和数据可视化函数库，如ggplot2、dplyr等，可以方便地进行数据挖掘、预测分析和机器学习等工作。同时，R语言的交互性和图形界面也使得它易于使用和理解。

四、SQL数据库查询工具。SQL是用于管理关系数据库的标准语言，也是数据分析中常用的工具之一。通过SQL查询语句，用户可以检索、插入、更新和删除数据库中的数据，进行数据的查询和分析工作。常见的SQL数据库查询工具有MySQL、Oracle SQL Developer等。

五、数据可视化工具。数据可视化是将数据以图形化的方式呈现出来的过程，有助于用户更直观地理解数据和分析结果。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等，这些工具提供了丰富的图表类型和可视化功能，方便用户快速生成直观的数据报告和图表。

以上所述即为常见的数据分析工具，每种工具都有其特点和优势，根据具体的数据分析需求和场景选择合适的工具进行使用，可以大大提高数据分析的效率和准确性。

大数据分析工具有：

1、R-编程

R编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop使用其 Hadoop分布式文件系统或 HDFS和 MapReduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL数据库，可用于存储比基于 RDBMS的数据库软件更多的数据量。MongoDB功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB中的文档而异。

MongoDB最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

MongoDB有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop模拟等。

它还组装请求并重用 Spark容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10倍。

除此之外，它还拥有 80个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure也称为 Windows Azure。它是 Microsoft处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

Windows Azure提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，Microsoft Azure还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 IT基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 Zoho分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考百度百科——大数据分析

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。