论文深耕 | 盘点六大数据分析软件
Hello!
这是你与「大学生科研竞赛」的第 111 次相遇。
众所周知“工欲善其事，必先利其器”，好的数据分析工具可以使得数据分析事半功倍，不仅处理数据的效率更高，而且在数据可视化等呈现结果上也要更好。
但很多同学都在自学数据分析软件的途中因为种种困难而半途放弃了，甚至一开始就望而却步，连有哪些热门软件、自己专业适用哪些软件都不清楚。
因此，今天小竞特意为大家带来了六大热门数据分析软件的介绍，帮助大家打破心理壁垒，更快速的get到适合自己的软件！
01
数据分类软件的作用
(一)
实习、工作离不开
最近小竞新加入了500强实习，每天都离不开Excel，业务数据整理、计算分析、用数据透视进行汇报……可以说，多亏了备考计算机二级打下的扎实基础，才让小竞能按时完成任务，不至于经常加班。
来，放张图体验一下日常的数据分析工作。
Excel公式
有多少同学是和小竞一样的感受：第一次领导问我这个公式的时候，我发现每个字节都认识，组合在一起我的大脑就转不出结果了~
而且小竞发现公司里的正式员工除了Excel，日常工作还需要熟练使用公司自建或者外采的数据分析工具，比如R、Python、SPSS，已经成为了招聘条件之一！可见数据分析软件在求职、日常工作中的重要性和强大功能。
(二)
论文、竞赛必备工具
不仅在工作中如此，学业中要想写一篇出色的定量分析类论文，好的数据搜集、清晰、分析、呈现是非常加分的。此外，参加数学建模、案例分析、证券投资等和数据密切相关的竞赛，提前规划好数据分析软件的学习已经成为了不可或缺的基础。
02
数据分析软件的背景
(一)
数据分析的广泛应用
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论在实用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
现代学术、实用的大大小小方面，都从经验主义、定性分析向定量分析发展，追求准确性使得数据分析成为了研究、决策不可缺少的可靠方法。
(二)
数据分析软件的必备性
数据分析软件是数学与计算机科学相结合的产物。当下分析、决策越来越离不开大数据的支撑，比如一项销售业务就会涉及用户端、合作方端、平台端等多类数据，为提高处理数据的准确度和可行性，数据分析软件成了大家必不可少的实用工具。
虽然数据分析的工具千万种，但综合起来万变不离其宗，主要是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等方面。
03
热门数据分析软件盘点
(一)
入门级
Excel
1.简介
EXCEL是一个功能强大的电子表格软件，具有直观的界面、出色的计算功能和图表工具，对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。
2.优点
操作简单。
普适性。Excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作，这些功能在Excel中没有默认打开，需要在Excel选项中手动开启。
常用图表绘制功能。Excel提供的图表这些功能涵盖了基本的统计分析手段，能够满足绝大部分数据分析工作的需求。同时Excel具有相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。
3.缺点
重复性操作效率低。处理数据中经常会面临这样的情况：数据多、机械重复性工作多，如果用Excel，需要重复很多次同样的操作，效率较低。
数据容量有限。小竞所用版本的Excel数据容量最大行就到1048576，当面临海量数据导入时，会出现用不了，或者经常卡顿、处理速度慢的问题。
4.适用
基础数据分析、图表绘制。
(二)
菜单点击型
SPSS
1.简介
SPSS是英文Statisticalpackage for the social science 的缩写，翻译成汉语是社会学统计程序包。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。其统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
2.优点
操作简单方便！在小竞刚接触实证论文写作时，发现身边大多数人都选择学习并运用SPSS进行数据分析，并且流传着这么一句话“SPSS是傻瓜式操作软件，想分析只需要点点点就行了~”
统计方法比较齐全！常用方法点击上方菜单栏里皆可使用。
绘制图表方便多样！SPSS在选择模型进行数据分析时，一般会默认导出常用图表，也可通过点击对话框进行勾选。提供绘制的图表方便、多样，且图表不需设计，自动便能导出成形规范的图表，若需修改，导出至word文件中编辑即可。
3.缺点
自由度受限。菜单式操作带来简便性的同时，也决定了它的自由度受到一定限制，不能随心所欲地进行任何分析。
多个样本需要重复操作。当需要对多个样本数据进行分析的时候，就需要重复多次点击一个个菜单栏选项，不比编程型软件只需要执行一次程序，就能完成一整遍分析过程。
4.适用
较适合社科类的数据分析处理，或较常见、规范的数据分析工作。
(三)
编程型
Python
1.简介
Python是一种解释型脚本语言，已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。可以应用于科学计算和统计、网络爬虫、软件开发、Web和Internet开发、人工智能等领域。
2.优点
易学。Python极其容易上手，其提供极其简单的说明文档。
性能强大。Python具有快速数组处理、数值运算以及绘图功能，Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
免费、开源。Python属于开放源码软件，使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读借鉴它的源代码并自由运用。
适用性广。Python学习、使用的门槛较低，但深入钻研也具有很多高级操作和强大功能。
3.缺点
对有些专业用户来说，Python运行速度有时不及C++，但大部分人是感受不出来区别的，Python日常使用速度是非常快的。
4.适用
广大人群。
R
1.简介
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其主要功能包括：数据存储和处理系统、数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）、优秀的统计制图功能、用户可自定义功能等。
2.优点
强扩展性。R的官方包中已经自带有相当丰富的分析命令和函数以及主要的作图工具，但R的最大特点就是可以通过下载扩展包来扩展其分析功能，并且这些扩展包也是开源的。R社区拥有一群非常热心的贡献者，这使得R的分析功能一直都很丰富。
3.缺点
严格来说，R存在一些不完美的地方，比如占用内存较多、处理大数据慢、编写Loop指令慢。
4.适用
R是通过命令行来进行操作，较适合有编程背景或喜好的数据分析人员。
SAS
1.简介
SAS是StatisticalAnalysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统。
SAS将数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能完备。尤其是统计分析系统部分，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！
2.优点
功能多样。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。
3.缺点
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，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。
4.适用
教育、科研、大型企业类的从事者，或专业的统计相关人员。
Stata
1.简介
Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
2.优点
指令简单。虽要编写指令语句，但Stata的指令语句很直观，理解起来并不困难。
经济学类功能突出。对于经济学来说，Stata绝对够用，而且在以上软件中，可以说效率最高。
学习资源多且难度不大。人大经济论坛等网站上关于Stata的学习资源很多，Stata公司的扩充包也在不断更新，操作上难度只比Spss高一点点，完全可以自学胜任。
绘图多样且精美。Stata的作图模块主要提供八种基本图形的制作:直方图、条形图、百分条图、百分圆图、散点图、散点图矩阵、星形图、分位数图。
3.缺点
适用领域较窄，局限于经济学相关领域。
4.适用
准确来说Stata不是统计学工具，而是计量经济学工具，更偏向于经济学，比如各种消内生的二阶段回归方法等。Stata更适合于计量经济学相关研究，经常做回归分析以及消内生的话特别推荐。
文末，小竞要叮嘱大家一句：学数据分析软件要注重学以致用！小竞曾有一段时间，为了写论文和美化简历，每天花大量时间学软件：SPSS、Python、R……自学的过程真的是十分艰辛，但是学完之后半年时间也就忘得差不多了！心痛。所以在这一块的学习要拎清目标、做好规划哦，学以致用是个很好的学习方法！
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