數(shù)據(jù)分析工具其實有很多種，對應不同類型的使用者也有各自適合的選擇。例如懂數(shù)據(jù)算法計算機語言的人，可能給他一款，填寫算法代碼流暢的分析軟件就是有效。掌握了數(shù)據(jù)分析專業(yè)技能的人，強大的分析功能能將工作做到事半功倍，不管看著功能多復雜。還有就是我這種非計算機專業(yè)出身，非統(tǒng)計學出身，但工作做還需要對大量數(shù)據(jù)進行分析的人。

如果你跟我一樣，那么可以看下我的回答。

我總結了下，我以前找分析工具的時候，自己先想了幾個方向點：

1、好上手。一看板面就知道怎么導入數(shù)據(jù)，怎么做圖表，怎么排版的。這樣的高效。

2、功能還得強大的.畢竟是非專業(yè)人士了，找分析工具就是為了充分發(fā)揮工具自身能動性，和強大功能，來給我們創(chuàng)造價值的，特別是涉及到數(shù)據(jù)大量、復雜，必須有給力的功能支撐才能是良心工具。

3、可視化呈現(xiàn)要好一點，就是圖表要高大上的。數(shù)據(jù)分析報告得拿出手，圖表的展現(xiàn)就是第一門面。包裝的意識還是要有的。

所以結論就是找一些操作容易、功能強大、圖表顏值還得好的工具了。我就是照著這個思路找的，也用過幾個，可以給大家說說。像東軟做的Dataviz，是用著比較順手的了。具體介紹我就摘抄下，自己懶得碼那么多字

DataViz數(shù)據(jù)可視化分析工具，不需要編寫代碼，也不需要任何程序設計基礎，用戶可以通過簡單的拖拽就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示與分析。DataViz使用簡單，但是實現(xiàn)的功能卻不簡單，上百種豐富的炫酷圖表，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維度多層次分析。

各種數(shù)據(jù)分析好后，可以做成組合圖冊：

重點就是操作起來簡單，拖拖拽拽的，看起來特別復雜的圖表，其實拼貼一下就能搞定了。操作面板基本本國人都可以分分鐘用起來。

如果是專業(yè)人士或者計算機大拿的，估計可以尋找更復雜的工具進行嘗試了。但不適合我，所以我這里就不進行推薦了。

QCC小組活動在原因分析階段常用到的分析工具包括因果圖、關聯(lián)圖和系統(tǒng)圖。

1.因果圖：因果圖是一種圖示分析工具，它以結果作為特性，以原因為因素，層層展開以分析因果關系，尋找根本原因。因果圖又稱為石川圖、魚骨圖或特性要因圖。在制造系統(tǒng)的因果關系分析時，因果圖通常從人機料法環(huán)測進行展開，逐步分析到末端因素。

2.關聯(lián)圖：關聯(lián)圖是一種用來找出主要因素和項目的方法，它把關系復雜且相互糾纏的問題及其因素用箭頭連接起來。各因素之間有相互關系，或有1個以上的問題分析時，通常會用到關聯(lián)圖。

3.系統(tǒng)圖：系統(tǒng)圖是一種用來明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的方法。它把要實現(xiàn)的目的與需要采取的措施或手段系統(tǒng)地展開，并繪制成圖。

在QC小組解決質量、成本、生產(chǎn)量等問題時，基于數(shù)據(jù)的實證式問題解決方法是十分有效的。使用的最基本方法一般有七種：

1.調(diào)查表：對問題的現(xiàn)狀進行抽樣調(diào)查，不要放過任何一個細節(jié)問題。

2.帕累托圖：從眾多的問題當中找出真正的問題。

3.特性要因圖：不要遺漏主要的原因，仔細整理。

4.圖表：使做成的數(shù)據(jù)做到一目了然。

5.確認表：容易取出數(shù)據(jù)，防止檢查中的遺漏。

6.矩形圖：掌握野返分布的情況，并和規(guī)格對比。

7.散布圖：掌握成對的兩組數(shù)據(jù)的關系。

8.管理圖：調(diào)查工序或工程內(nèi)是否處在安定狀態(tài)。

注：有時候把圖表和管理圖歸納為一種，再加上層別（坐標圖）就成為七種。

以上內(nèi)容參考：百度百科-QC小組

數(shù)據(jù)分析工具包括多種軟件，以下是常見的幾種：

一、Excel數(shù)據(jù)分析工具。Excel是一款常用的數(shù)據(jù)處理軟件，它提供了數(shù)據(jù)透視表、圖表分析等功能，可以方便地對數(shù)據(jù)進行整理、分析和可視化展示。Excel適合處理小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，對于大型復雜的數(shù)據(jù)分析任務也能勝任。

二、Python數(shù)據(jù)分析工具。Python是一種強大的編程語言，廣泛應用于數(shù)據(jù)分析領域。Python擁有眾多的數(shù)據(jù)處理和分析庫，如pandas、numpy、scipy等，可以用于數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化等方面的工作。這些庫能夠幫助用戶輕松地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并進行復雜的分析。

三、R語言數(shù)據(jù)分析工具。R是一種專門為統(tǒng)計分析而設計的編程語言，廣泛應用于數(shù)據(jù)分析領域。R語言擁有豐富的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化函數(shù)庫，如ggplot2、dplyr等，可以方便地進行數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和機器學習等工作。同時，R語言的交互性和圖形界面也使得它易于使用和理解。

四、SQL數(shù)據(jù)庫查詢工具。SQL是用于管理關系數(shù)據(jù)庫的標準語言，也是數(shù)據(jù)分析中常用的工具之一。通過SQL查詢語句，用戶可以檢索、插入、更新和刪除數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)的查詢和分析工作。常見的SQL數(shù)據(jù)庫查詢工具有MySQL、Oracle SQL Developer等。

五、數(shù)據(jù)可視化工具。數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形化的方式呈現(xiàn)出來的過程，有助于用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)和分析結果。常見的數(shù)據(jù)可視化工具有Tableau、Power BI等，這些工具提供了豐富的圖表類型和可視化功能，方便用戶快速生成直觀的數(shù)據(jù)報告和圖表。

以上所述即為常見的數(shù)據(jù)分析工具，每種工具都有其特點和優(yōu)勢，根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析需求和場景選擇合適的工具進行使用，可以大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。

EXCEL MATLAB Origin等等

當前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊鼠標，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel，然后加載宏，里面有一些分析工具，不過有時需要數(shù)據(jù)庫軟件支持