行业内普遍用的多的是Excel、R、Python、BI，可以满足大部分业务需求~
Excel：1.一般的办公需求下的数据处理工作；
2.中小公司数据管理，存储（很多国有企业都用）；
3.学校学生，老师做简单的统计分析（如方差分析，回归分析）；
4.结合Word，PowerPoint制作数据分析报告；
5.数据分析师的主力分析工具（部分数据分析师的辅助工具）；
6.部分商业杂志，报刊图表制作（数据可视化）；
优点：
1.容易上手；
2.学习资源十分丰富；
3.可以用Excel做很多事情，建模，可视化，报表，动态图表；
4.帮助你在进一步学习其它工具之前（比如Python，R），理解很多操作的含义；
缺点：
1.深入学习需要掌握VBA，难度有点高；
2.当数据量较大时，会出现卡顿的情况；
3.到Excel2016版，在不借助其它工具的情况下，Excel数据文件本身能够容纳的数据仅有108万行，不适合处理大规模数据集；
4.内置统计分析种类太简单，实用价值不大；
5.不像Python，R语言等开源软件，正版Excel需要付费，比如我用office365.每年需要支付300多块钱（不过也值了）
R：通过扩展的第三方R包，R能够做的事情几乎涵盖了任何需要数据的领域。就我们一般的数据分析或者学术数据分析工作而言，R能做的事情包括但不限于如下方面：
1.数据清洗与整理；
2.网络爬虫；
3.数据可视化；
4.统计假设检验（t检验，方差分析，卡方检验等）；
5.统计建模（线性回归，逻辑回归，树模型，神经网络等）；
6.数据分析报告输出（Rmarkdown）；
R容易学吗？
从我个人来看，想要入门R是非常简单的，10天的集中学习，对于掌握R的基本使用，基本数据结构，数据导入导出，简单的数据可视化，是完全没有问题的。有了这些基础，在遇到实际的问题时，去找到需要使用的R包，通过阅读R的帮助文档，以及网络上的资料，就能够相对快速的解决具体问题了。
PythonR语言和Python同为需要编程的数据分析工具，所不同的是，R专门用于数据分析领域，而科学计算与数据分析只是Python的一个应用分支，Python还可以用来开发web页面，开发游戏，做系统的后端开发，以及运维工作。
现在的一个趋势是，Python在数据分析领域正在追赶R，在某些方面已经超越了R，比如机器学习，文本挖掘等偏编程的领域，但R语言在偏统计的领域仍然保持优势。Python在数据分析方面的发展，很多地方借鉴了R语言中的一些特色。所以，如果你现在还是一片空白，还没开始学习，要做决定学习R还是Python的话，建议从Python入手。Python和R都比较容易学习，但是如果你同时学习两者，由于在很多地方它们非常相似，就会很容易混淆，所以建议不要同时学习它们。等其中一个掌握到一定的程度，再着手学习另外一个
Python能做什么？
1.网络数据爬取，使用Python能够很容易的编写强大的爬虫，抓取网络数据；
2.数据清洗；
3.数据建模；
4.根据业务场景和实际问题构造数据分析算法；
5.数据可视化（个人感觉不如R好用）；
6.机器学习，文本挖掘等高级数据挖掘与分析领域；
应该学习R还是Python？
如果因为时间有限，只能选择其中的一种来学习的话，我建议使用Python。但我仍然建议两者都了解一下，毕竟每个人都不一样。可能你在某些地方听说，Python在工作中更加常用，但是工作中，解决问题才是最重要的，如果你能够用R高效的解决问题，那就用R。实际上，Python很多数据分析方面的特色，是模仿R来实现的，比如pandas的数据框，正在开发中的ggplot可视化包模仿的是R语言中非常著名的ggplot2.
BI多数分析师日常的工作就是做报表，而数据分析师更多用到的报表是BI。BI全称商业智能，在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。BI工具主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，BI的优点在于它提供比Excel更丰富的可视化功能，操作简单上手，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI会缩短一半时间。BI作为企业级应用，可以通过它连接公司数据库，实现企业级报表的制作。这块涉及数据架构，就不深入讲了。
关于BI，像Tableau、FineBI这类BI（商业智能）工具，涵盖了报表、数据分析、可视化等多层。底层还可于数据仓库衔接，构建OLAP分析模型。
再扯远一点，怎么样选择数据分析工具，学习一些技能其实还要看你是偏业务的还是技术的，还有取决于你公司的IT信息化水平。
业务类分析师，往往在营运部，市场部，销售部等，根据服务的业务部门的不同，可能叫数据运营，经营分析，会员分析，商业分析师等名字。因为各个业务线具体考虑的问题不同，分析思路与体系均有不同，所以会有这种区别。日常的工作更多是整理业务报表，针对特定业务做专题分析，围绕业务增长做需要用到数据的测算、规划、方案等。
技术类分析师，往往在IT部、数据中心。根据从事的工作环节不同，被分成数据库工程师，ETL工程师，爬虫工程师，算法工程师等角色。在中小企业，往往一个技术小哥通吃这些流程。在大企业，一个标准的数据中心，一般都有数据仓库、专题分析、建模分析等组来完成数据开发工作，再大的公司，还有专门负责数据治理的小组。之所以有这个区分，是因为生产数据，需要一个多层次的复杂的数据系统。一个数据系统，需要数据采集、数据集成、数据库管理、数据算法开发、报表设计几个环节组合。这样才能把分散在各处的一点一滴的数据集中起来，计算成常用的指标，展示成各种炫酷的图表。这里每一个环节都需要对应的技术支持和人员工作，因此有了不同的岗位。
分析师有技术和业务之分，那对应工具也有这样的属性侧重。
分析类工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
对于数据挖掘工程师……嗯，R和Python必备，要靠写代码来解决。
代码类工具
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。
对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力。
一图说明问题：
数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过QlikSeanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tpo
另一款工具，全名叫“Tpo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款B/S架构的工具，申请试用很便捷，填写信息后就有咨询小姐姐开通使用账号并告知你一些使用注意事项，还有在线使用答疑人员服务很到位~
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着试一试的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，PDF，PNG，彻底解决了分析结果输出汇报的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流程，简直不要太惊喜，巨有成就感呢。掌握了Tpo的基本操作逻辑后，发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。不过就是宣传方面比较少，是个低调的平台呢。
经过多家产品的试用，个人感觉无论功能怎样的工具，都需要一定的学习成本，因为数据分析毕竟是一个专业的领域，每一个工具都有自己的设计逻辑和操作方式，只是有难有易罢了！在选择工具的时候，需要结合自己的实际业务需求出发，进行总结和对比
用minitab
SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。
R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。
展开来，讲讲数据分析~
这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；
SQLServer2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；
DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。DataWarehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表/BI层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：办公常用，用来写数据分析报告；
Xmind&百度脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；
Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。
最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！
推荐使用智分析这个报表工具，市面上有很多报表工具，但是我觉得这一个用的是最舒服的，主要是它和EXCEL结合的比较紧密，可以导进EXCEL数据源去做数据分析，也能把这个插件安装在EXCEL或者WPS里，利用EXCEL去连接数据库处理超大容量的数据源，非常给力。在网页端上的功能也有很多，例如透视分析啊，ETL，报表仪表盘这些功能都有，可以做出非常好看的图形报表。最主要的是这个报表工具是免费的，很多功能不用花钱就能用到，你可一定不错过。
RMarkdown是一种用于在R中生成可重复生成的报告的开源工具。它可以帮助您将所有代码，结果和编写都放在一个地方，并以一种有吸引力且易于消化的方式格式化所有内容。
它也是将您的数据工作展示给其他人的宝贵工具。使用RMarkdown，您可以选择将您的作品导出为多种格式，包括PDF，MicrosoftWord，幻灯片或HTML文档，以便在网站上使用。
使用RMarkdown将数据分析变成漂亮的文档。
RMarkdown是一个功能强大的工具，因为它可用于数据分析和数据科学，与他人协作以及将结果传达给决策者。
在大数据分析RMarkdownde的使用技巧文章中，我们将介绍在RStudio中使用RMarkdown的一些技巧，窍门和快捷方式。
我们喜欢使用RMarkdown在R中进行编码和创作内容。实际上，我们在RMarkdown中撰写了此大数据分析RMarkdownde的使用技巧文章!让我们找出原因!
1.键盘快捷键
知道RMarkdown键盘快捷键将在创建报告时节省大量时间。
以下是一些基本的RMarkdown快捷方式：
1)Command+Option+I在Mac或Ctrl+Alt+ILinux和Windows上插入一个新的代码卡盘。
2)Command+Shift+K在Mac或Ctrl+Shift+KLinux和Windows上，以YAML标头中指定的格式输出文档。“k”是“编织”的缩写!
接下来，我们将介绍运行代码块的快捷方式。但是在执行此操作之前，通常最好重新启动R会话并从干净的环境开始。Command+Shift+F10在Mac或Ctrl+Shift+F10Linux和Windows上执行此操作。
1)Command+Option+P在Mac上运行当前块上方的所有块;Ctrl+Alt+P在Linux和Windows上。
2)在Mac上Command+Option+C或Command+Shift+Enter在Mac上运行当前块;Ctrl+Alt+C或Ctrl+Shift+Enter在Linux和Windows上。
3)Command+Option+N在Mac上运行下一个块;Ctrl+Alt+N在Linux和Windows上。
4)在Mac上Command+Option+R或Command+A+Enter在Mac上运行所有块;Ctrl+Alt+R或Ctrl+A+Enter在Linux和Windows上。
二、快速预览您的文档
RMarkdown提供了许多用于编译文档的格式选项。但是，将您的工作呈现为PDF或演示文稿的时间可能比编译为HTML所需的时间长得多。因此，创作时将文档输出为HTML通常很有用，因为这样可以快速进行迭代。
当您打开一个新的RMarkdown文件时，默认输出格式为HTML-编译报告时，您可以在Web浏览器中轻松查看它。此默认设置可以节省您的时间!当您接近成品时，可以将输出更改为您选择的格式，然后进行最后的修饰。
3.知道您的代码块选项
RMarkdown的一大优点是，您有许多选择来控制如何评估和呈现每个代码块。这使您可以从头开始构建演示文稿和报告，包括代码，图表，表格和图像，同时仅将基本信息呈现给目标受众。例如，您可以包含结果图，而不显示用于生成结果的代码。
掌握这些代码块选项对于成为熟练的RMarkdown用户至关重要：
1)echo=FALSE：隐藏代码，但运行代码并产生所有输出，曲线图，警告和消息。
2)eval=FALSE：显示代码，但不对其进行评估。
3)fig.show=hide：隐藏图。
4)include=FALSE：运行代码，但不显示所有输出。这对于设置代码很有帮助。打开新的RMarkdown文档时，您可以在第一个代码块中看到一个示例!
5)message=FALSE：防止软件包在加载时打印消息。这也抑制了函数生成的消息。
6)results=hide：隐藏打印输出。
7)warning=FALSE：防止软件包和功能显示警告。
4、使用内联代码
使用内联代码将R代码直接嵌入到RMarkdown文档中。当您要在书面摘要中包含有关数据的信息时，这很有用。
将内联代码与一起使用，r并添加代码以在反引号内进行评估。例如，在撰写此大数据分析RMarkdownde的使用技巧文章时，我们使用了内联代码来为每个部分自动编号，因此我们不必手动添加它们。那么我们是怎么做到的呢?我们首先tip_number在setup代码块中创建一个名为和的变量，然后将值设置为零，如下所示：
然后，将以下内联代码添加到每个部分，以使每次迭代的数目增加一：
嘿，等一下!我们如何在RMarkdown中撰写的此大数据分析RMarkdownde的使用技巧中包含最后一行代码，而不弄乱下面的部分编号?带有代码块选项!上面的代码示例以代码块形式编写，带有eval=FALSE用于阻止代码运行的选项。像这样：
如您所见，RMarkdown是一个功能强大的工具，因为它可以使您对文档的输出进行很多控制!
5.使用TinyTex
借助RMarkdown，您可以使用LaTeX文档准备系统输出高质量的报告。当报告包含科学或数学符号以及符号时，LaTeX特别有用。例如，我们在AAA教育中使用LaTeX编写使用数学符号的统计内容。
但是，诸如TeXLive，MiKTeX和MacTeX之类的LaTeX发行版需要大约5的磁盘空间!相反，TinyTex在安装时仅使用约150MB。
使用install.packages(tinytex)或安装TinyTextinytex::install_tinytex()。使用卸载TinyTextinytex::uninstall_tinytex()。
安装TinyTex后，如果您将PDF指定为输出格式，则无需执行其他操作即可输出PDF文档!
要编译一个LaTeX文档为PDF格式，调用其中的一个tinytex功能：pdflatex()，xelatex()，和lualatex()。使用的功能取决于您要使用的LaTeX引擎。
TinyTex开发人员和RMarkdown超级巨星谢逸辉说，这是R使用者平均需要了解TinyTex的全部内容。为什么?因为提到的LaTeX功能将自动检测并安装所有缺少的LaTeX软件包!
6.使用R脚本生成RMarkdown文档
您是否知道可以从R脚本生成RMarkdown文档?为此，请使用捕获注释#。您甚至可以使用来指定代码块选项#+。这是一个例子：
该R脚本以文件名“r_script.R”保存。为了将此文档呈现为RMarkdown文档，我们spin()从指定函数knitr，如下所示：
knitr::spin(r_script.R，knit=FALSE，format=Rmd)
这将生成一个RMarkdown文档，如下所示：
当您编织此文档时，将返回以下HTML输出：
7.生成带有RMarkdown文档的R脚本
您可能想知道是否存在将RMarkdown文档转换为RScript的方法?有!该knitr软件包还为此提供了一个功能purl()。这是将我们的RMarkdown文档转换回R脚本的命令：
knitr::purl(r_script.Rmd，documentation=2)
请注意，您必须指定documentation=2返回#注释中的完整文档。如果您的文档是纯代码，请指定documentation=0。
8.在RMarkdown中添加换行符
在输出中添加换行符有多困难?不是。但是弄清楚这一点可能有点棘手!
要在RMarkdown中打断一行并将其显示在输出中，请使用两个尾随空格，然后单击return。让我们来看一个例子。
在这里，我们没有在第一(顶部)组的两个句子之间指定两个尾随空格。但是我们确实在第二个(底部)组的两个句子之间指定了两个尾随空格。
结果?看看这个!
9.在RMarkdown中添加空白行
因为我们只介绍了换行符，所以我们还讨论如何在文档中添加空行。当您要添加空格以减少文档中的混乱时，此功能很有用。
结果就是这里!
10.在RMarkdown中查询SQL
您可以通过创建代码块在RMarkdown中查询SQL。
首先，将生成一个内存中的SQL数据库以供本示例使用。您将生成一个著名的“mtcars”数据集的SQL数据库。大数据分析RMarkdownde的使用技巧data/2382.html这是代码：
在新的代码块中，编写一个SQL查询以使用四缸引擎从数据库中选择所有汽车。确保将此块的类型更改为。此命令返回一个数据框，您将另存为mt_cars_df：
指定output.var=mt_cars_df将查询结果保存到数据框。数据框如下所示：
您可以在R代码块中使用此数据帧来执行分析或生成ggplot，例如：
11.使用块名称
命名代码块对于包含许多块的长文档很有用。例如，使用R代码块，将块命名为：。
使用命名的代码块，您可以在RMarkdown窗口窗格底部包含的代码块导航器中的块之间进行导航。这也可以使图易于按名称标识，因此可以在文档的其他部分中使用它们。
我们已经从上面在SQL示例中添加了块名称。这是我们在导航器中看到的内容：
12.将它带到云端!
RStudio现在提供了一个基于云的RStudio桌面版本，称为RStudioCloud。RStudioCloud允许您在RMarkdown中进行创作，而无需安装软件，只需要一个Web浏览器。
RStudioCloud中的工作被组织到类似于桌面版本的项目中，但是RStudioCloud使您可以指定希望用于每个项目的R版本。
RStudioCloud还可以轻松，安全地与同事共享项目，并确保每次访问项目时都能完全再现工作环境。这对于在RMarkdown中编写可复制的报告非常有用!
如您所见，RStudioCloud的布局与在RStudio桌面中编写RMarkdown文档非常相似：
奖励：RMarkdown备忘单
RStudio已发布了许多与R一起使用的备忘单，包括有关使用RMarkdown的详细备忘单!通过选择，可以从RStudio中访问RMarkdown备忘单Help&;Cheatsheets&;RMarkdownCheatSheet。
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为什么还守着不能及时、直观展现数据，不能指导业务的分析软件？能做数据填报，能做图文报告的数据可视化工具，不香吗？除了填报、图文报告、集成到第三方、智能切换多语言、集团分级授权系统管理不同组织架构、现成BI方案直接用……数据可视化工具远比想象中更实用。
说起数据可视化工具，一般来说都会想到“秒分析、直观呈现”，事实上除了分析效率高、数据呈现直观易懂外，数据可视化工具还具有大大小小实用型功能板块。
1、现成BI方案，短周期、更安全
从零开始着手蓝图设计、分析模型构建，耗费大量时间不说，还将因分析模型未经实际使用而出现许多意想不到的BUG。而奥威BI系列数据可视化工具提供的现成BI方案，覆盖主流ERP、多行业，预设分析模型和BI报表模板。快的1天就能交付BI方案，慢的也不过是针对数据来源系统修改部分ETL脚本，针对企业实际情况做必要个性化设计，耗费时间远比从零开始设计的少。
奥威BI数据可视化工具现成的BI方案不仅周期短，还更安全。只因该BI方案是奥威软件在系统整理其丰富BI项目经验后形成的系统化、标准化BI方案，在方案制定过程中就已参考以往BI经验，有效规避大量设计BUG，使用安全度更高。
2、集成第三方平台，使用更便捷
企业办公软件那么多，逐个打开太不方便，但如果能将他们集成到同一个平台上，从该平台直接打开就方便很多。你可将奥威BI数据可视化工具集成大任意第三方平台，当你需要使用BI系统时，从第三次平台就能直接打开。
3、数据中台，统一不同系统数据分析口径，为秒分析打下地基
不同部门有各自的数据系统，由于分析口径不同，往往无法及时联合做数据分析。数据可视化工具利用数据中台集中不同系统的数据，统一数据分析口径，为后期的海量数据秒分析、自助式分析秒响应等奠定基础。
除以上三点之外，多语言、行计算自定义、AI+BI语音操控、智能填报、集团分级授权等智能数据可视化分析功能都已上线。对BI数据可视化分析感兴趣的朋友可通过“do”平台亲自体验自助式数据分析、数据可视化分析效果，感受数据秒分析、多维度分析效果。
用的很多了，首先是Python和一些包，机器学习的知识！还有就是echarts或者hcharts结合前端知识建立数据可视化图形进行分析，有时候也用D3。
当然了最简单的就是BI工具，直接拖拽流行了，当然要用好也没那么简单，常用的BI工具有tableau，帆软，永洪等等，即可以报表也可以做驾驶舱等等！实在不行也可以用Excel在百万以内的数据还是完全可以用它做分析的，实惠简单！
数据分析能力，无论是什么行业、什么公司，几乎都需要。今天，给大家分享5款数据分析报告的工具，供大家学习参考！
1、Excel工具
优点：Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。
缺点：Excel无法处理大数据，它最适合小型数据，只有通过插件它才可以处理数百万的数据。
但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢？而且我们国家中小微型企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。
综上所述：百万级以下的数据处理、分析，Excel是个不错的选择。
2、PowerBI
PowerBI以前是Excel的插件，但是发展并不理想。因此它摆脱了Excel，发展成BI工具，作为后来者，PowerBI每个月都有迭代更新，并且跟进的速度很快。
PowerBI的PowerPivot和DAX语言能够以类似在Excel中编写公式的方式来进行复杂的高级分析，可以彻底解决很多在Python或者Excel中让人烦透了的问题，比如：
做个图表再也不用写Python几十甚至上百行的代码，也不用调整N多了Excel图表参数。
做个表格直接星型连接，再也不用pandas来回join，也不用Excel迷之效果的VLOOKUP函数
做个分析，前期用Python处理数据，后期用Excel出图表，现在直接PowerBI搞定!
总之，PowerBI最大优势在于其业务模型和数据分析功能，但是学习难度高。
3、R＆Python语言
尽管像Excel和BI工具这样的软件，已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但其实它们基本上都是定制化的。
如果软件没有设计某项功能或替某功能开发按钮，那很可能你就没法用它们来完成工作。在这一点上面，编程语言是不一样的。
R＆Python就都属于编程语言类，但用它们的前提是：必须得有代码基础，它们可以编写代码来执行所需的任何操作。
比方说，R和Python是数据科学家必不可少的工具。从专业的角度来看，它们绝对比Excel和BI工具强大。比如，一些专业统计分析和独立预测分析的应用场景，在Excel和BI工具上难以实现，但通过R和Python却可以。
4、SQL
SQL是结构化查询语言，基于数据库的语言，是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一。做专业数据分析，SQL也是必会的工具，因为要利用SQL语句来取数、清洗数据。
学好SQL，可以从事数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师），但至少需要具备下面这些技能
5、伙伴云
如果以上数据分析工具都不能满足你的话，你还可以选择伙伴云。
伙伴云的仪表盘集大数据分析、可视化报表、智能办公桌面于一体，不仅可以用来制作常规的可视化图表，还支持超级炫酷的数据大屏。
伙伴云的操作简单，可以帮助更多小白用户参与到数据分析的行列之中。
最后的最后，我想说，选择数据分析工具，一定要：对症下药。因为每款数据分析工具都有其侧重的功能点，在不同的数据应用场景下，选择合适的工具，才能实现效率最大化。
关注@伙伴云，了解更多数据分析工具。
市面上用来做数据分析的工具蛮多的，包括Python、Excel、SPSS、MATLAB、R、BI等等，以下挑几个比较主流的工具，尽量客观的聊聊他们的优缺点。
01MicrosoftExcel
Excel可以说是人尽皆知把，这里就不再赘述了。想要了解如何用Excel做数据分析的伙伴，可以去看这篇：Excel从浅入深必须学会的25个知识点！
02Python
虽说Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，本身的数据分析功能并不强，但它是开源而且免费的。
Python的“平台模式”带来了大量的充满热情的用户，用户越多，软件的生命力就越强，发展也越快，这可以看作是软件生态的“人口红利”。
优点：
开源且免费
当下最热门的数据分析工具，用户多经验多，寻求帮助也容易很多
拥有强大的分析库
爬虫能力特别优秀，适合做网络数据采集
“即使不懂原理也能调用复杂的高级算法”
相对比较友善，对于想写几行代码的非专业人士是比较好的选择
缺点：
mm......在我看来Python并没有什么大的缺点。像哪些版本兼容问题、内存消耗大等都不算是大的问题。如果要从技术上来说：
由于Python的各类工具过于强大，很多时候一个算法可以在好几个库里找到函数，然后就容易把自己搞晕
毕竟不是鼠标点点菜单就能生成分析结果的界面式工具，还是要一行行敲代码的，或多或少有一点技术要求。
如果想要寻求那种简单拖拉拽两下就能能生成分析结果的界面式工具，可以往下看。
找了一份Python学习框架，有需要的可以参考一下：
03R
R和Python都属于“平台模式”——来自世界各地的开发者都可以贡献自己开发的工具包。但R语言更像是综合性较强的一类数据分析工具。
江湖传言，“会用R是成为一名成熟的数据分析师的重要标志。”因为只要入了门，R的功能就能很大程度地帮助使用者实现各种数据分析需求。
优点：
依然是免费且开源
专业，专业，专业，科研前沿的大神用R的比用Python更多
各行各业有专业的工具库，模块十分齐全
界面能力很不错
灵活性很强，甩SPSS好几条街
缺点：
专业度高，学习难度也高
对数学基础有一定要求，所以像我这种文科出身，看到算法就头疼的，不太建议
因为R语言是开源的，谁都可以上传数据包，如果分不清可能用到不靠谱的数据包
对于没有数学和编程基础的新手小白，不建议从R入手，容易变成入门到放弃。
图源网络，侵删
分享几个学习资料：
Python
Python基础编程，MagnusLieHetland；
像计算机科学家一样思考Python，AllenB.Downey；
官方文档，包括其他常用数据分析module的官方文档(很多教程就是根据官方文档改编过来的)；
R
R语言实战，RobertI.Kabacoff
AdvancedR，HadleyWickham
CranTaskViews:web/views/
（PS：资料大家需要的话可以评论区戳戳，要的多我会给大家整理一波）
04BI
严格来说，BI并不完全等于数据分析，BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。
BI是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。
像题主所说的帆软BI工具，数据透视、图表制作这些功能都是封装好的，可以直接拿来套用，整个过程就是连数据，设计模板，web展示。图表是内设好的或者开发对接Hcharts/Echarts/D3图标库。
如果仅仅是做日常业务的数据分析，直接用模板套其实也完全够用了，比如这种：仪表盘模板
优点：
成本相对更低
兼容性强，支持多种数据源
可视化大屏易在观感上给人留下震撼的印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感
响应速度更快，能处理的数据量也很大
缺点：
这种自助式数据分析虽然也是需要一定的学习时间成本，但相比上面其他数据分析工具来说，整个上手过程还是比较快的，所以这点我可以接受。
05MATLAB
Matlab是一个商业数学软件，在数值计算方面首屈一指。随着里面各种库的扩展，它在图像处理、信号处理、量化金融、工程仿真等方面都优秀到了让人忘记这是个数学软件。
优点：
特别适合图像类的数据分析，工具库全，计算快，展示还好看；
也有人工智能、神经网络什么的工具库可以调用；
在工程方面的分析分析优秀，特别是结合Simulink进行仿真，那是真的效果飞起；
MATLAB语法比Python更加灵活一些，编程难度也还行，中等吧，不算很复杂，偏C，但更简单。
缺点：
最大的不足就是贵，是真的很贵，反正我是买不起。
MATLAB太庞大了，基本包的安装就要占用10G，对于我这电脑总共才128G，平时多余空间就很少多余10个G的普通人，不太友善；
MATLAB是面向对象语言，入门难度不高，但要学精还是小有难度的。
06SPSS
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。
SPSS既可以像Excel一样鼠标点一点菜单就出结果，也能想Python一样通过编程出结果，老少皆宜。
优点：
SPSS的数据接口比较好，特别是和Excel的兼容性较好，基本上一看就懂怎么用；
内置算法国际认可度比较高，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，；
内置丰富的统计分析方法，适用于统计分析类的数据分析。
缺点：
想读透SPSS给出的分析结果，需要比较扎实的统计学知识；
SPSS虽然结果可以直接输出图形，但样式比较有限，相对于MATLAB数据可视化能力较弱；
基本上只能用于结构化数据分析，对于图形、视频分析、文本数据，力不从心；
SPSS也是收费的，至于多少钱就不清楚了，个人长期用的是试用
以上。
不管是Python、Excel、SPSS、SAS、MATLAB、hadoop、R等等，至少熟练使用一到两个，了解一两个，并知道每个的最适合使用场景就好了。至于怎么用，万事不懂问百度，要不就谷歌也行，如果要熟悉某个工具，最好就是多逛逛技术论坛，多拿项目练练手。
你是说这种看板吗？
虽然看起来很复杂的样子，其实制作起来一点都不难。
先上传数据，然后处理数据：
制作图表：
最后再把图表都放在图集里就好啦
如果想要调整布局和颜色，也很简单：
我想如果你会用之后，每次制作一个这样的看板大概需要1~2小时吧。
第一次做可能会久一点，但是绝对不会超过一上午。
这个神奇的工具叫：数据观product/?from=18010901
问题：制作数据分析报告的工具都有哪些？
互联网时代，大数据的话题已经层出不穷，其数据在实际生活中的应用一直指引着时代潮流。而应用，则要突显出数据所呈现的结论，而这些结论需要形成可阅读的报告，可以为视频，可以为交互式报告，可以为书面报告等，不一而论。
就像题主提到的，有哪些高大上的工具可以形成这些很酷，很炫的报告，那这里就不得不提一些数据可视化。
比如下面这些可视化的效果图：
可视化数据大屏-1
可视化数据大屏-2
可视化数据大屏-3
可视化数据大屏-4
而为了满足上述的效果，一般我们会对数据进行一系列的处理，这里把其概括而言，分为三大步骤：数据分析、数据统计，数据可视化
由于互联网时代的各厂商都抓住了市场前沿，故在处理上述步骤时有很多可以借鉴参考，故这里形成了一个汇总，供大家参考。
一、数据分析层面可能会应用到的工具
说明：上述层面提到的数据都是基于互联网开放的数据，可以进行获取（有部分涉及费用），如果要形成的数据报告是行业相关或公司相关的，可能具体的数据需要另行获取。
二、数据统计层面可能会应用到的工具
说明：当然你也可以采用最传统的方式，利用Excel等工具进行最为原始的统计分析
三、数据可视化层面可能会应用到的工具
说明：目前市场上还有的阿里云的DataV也非常具有可用性。这些工具都会利用到一些编程属性，如果非技术人员，可能在动态可视化层面需要发力。
最后，想说明一点的就是，上述提到的这些思路，工具方法都是基于互联网企业而言，那对于非互联网，非技术人员，则还是依赖于Excel、PowerBI或者Tableau，较为容易上手并形成一些较为客观的可视化数据报告！
更多精彩，敬请关注Excel老斯基！
当然，也希望留下你的观点和看法……
一、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、SPSS统计软件
它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。
三、Stata统计软件
Stata统计软件由美国计算机资源中心（ComputerResourceCenter）1985年研制。特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。
四、EXCEL电子表格与统计功能
EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。
五、SAS统计软件
SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS需要编写程序，比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。