需求分析工具主要包括以下几种：

1.问卷调查：用于收集用户需求和反馈，适用于大规模调研。

2.访谈：通过与用户面对面交流，了解他们的真实需求。

3.数据分析：通过分析已有的数据，挖掘潜在的用户需求。

4.原型设计：通过制作原型产品模型，让用户直观地了解产品功能和设计。

5.敏捷需求管理工具：如JIRA、BUGTRACKER等，用于更高效地管理项目需求和任务。

6. UML工具：如Rose、StarUML等，用于需求分析过程中的系统建模。

7.用户故事：一种用于记录用户需求的方法，常用于敏捷开发。

8.需求分析软件工具包：如RP、CAD等，可用于辅助需求分析过程。

这些工具各有优缺点，选择合适的工具取决于项目的具体需求、团队的能力和资源等因素。在实际应用中，应根据具体情况灵活选择和使用这些工具。

1、Analytic Visualizations(可视化分析)：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2、Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)：数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines(语义引擎)：知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)：数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

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。

QCC小组活动在原因分析阶段常用到的分析工具包括因果图、关联图和系统图。

1.因果图：因果图是一种图示分析工具，它以结果作为特性，以原因为因素，层层展开以分析因果关系，寻找根本原因。因果图又称为石川图、鱼骨图或特性要因图。在制造系统的因果关系分析时，因果图通常从人机料法环测进行展开，逐步分析到末端因素。

2.关联图：关联图是一种用来找出主要因素和项目的方法，它把关系复杂且相互纠缠的问题及其因素用箭头连接起来。各因素之间有相互关系，或有1个以上的问题分析时，通常会用到关联图。

3.系统图：系统图是一种用来明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的方法。它把要实现的目的与需要采取的措施或手段系统地展开，并绘制成图。

在QC小组解决质量、成本、生产量等问题时，基于数据的实证式问题解决方法是十分有效的。使用的最基本方法一般有七种：

1.调查表：对问题的现状进行抽样调查，不要放过任何一个细节问题。

2.帕累托图：从众多的问题当中找出真正的问题。

3.特性要因图：不要遗漏主要的原因，仔细整理。

4.图表：使做成的数据做到一目了然。

5.确认表：容易取出数据，防止检查中的遗漏。

6.矩形图：掌握野返分布的情况，并和规格对比。

7.散布图：掌握成对的两组数据的关系。

8.管理图：调查工序或工程内是否处在安定状态。

注：有时候把图表和管理图归纳为一种，再加上层别（坐标图）就成为七种。

以上内容参考：百度百科-QC小组