前言
我们在工作过程中或者更在找工作的过程中，常常发现大家数据分析的软件或统计分析的软件有很多。我们这里对常用的统计分析软件做一个简单的介绍。
（1）Excel
Excel是我们最常见的办公工具，对于数据量并不是很大的数据，Excel可以很灵活便捷的处理。其便利程度甚至高于以下提及的任何一个软件。所以Excel一定要学好，不仅要掌握好Excel基本的功能，还要熟练使用Excel公式、Excel图表等功能。
（2）SAS
可以说是目前最标准的最权威的统计学软件。SAS是一个程序化的软件，这么说是因为在SAS中用程序写比用菜单要简便快捷。广泛应用于银行、金融行业、生物医药等行业。
SAS既可以处理横截面数据、时间序列数据，也可以处理面板数据。
（3）SPSS
擅长处理横截面数据。SPSS的界面和菜单做的很优秀（除了翻译不标准很让人无奈之外），其外观基本上和Excel很像。在SPSS的使用过程中，我们可以用菜单很方便快捷进行操作。这很方便初学者进行学习，而不用特意去学习编写程序。广泛应用于电信行业、市场咨询行业。如果数据量在几千万行，用SPSS和SAS处理时长差不多。但是对于更大的数据量（亿以上级别），SAS就会比SPSS在处理速度上凸显优势。
（4）Eviews
擅长处理时间序列数据，计量经济学方向应用广泛。
（5）Stata
擅长处理面板数据。和SPSS用户群重叠度比较高。
（6）R
R语言对于横截面数据、时间序列数据、面板数据都能处理。其特点在于R软件是开源的软件，其中有异常丰富（约有1万多个）的可以调用的“包”。
（7）MATLAB
本身不是统计学软件，但是其中有统计工具箱。工程领域用的多。
结语
其实作为一名数据分析师来说，以上的分析软件并不需要每一个都掌握，我们只需要精通最擅长的一门，同时掌握另外一门作为辅助也就可以了。这就像是武侠小说里面的大侠，一定有最擅长的一门兵器，但是同时呢，肯定也有其他能够使得上手的兵器。而关于到底使用什么软件呢？一定要根据以上提及的软件的特点，结合上行业的特点来决定。任何脱离行业和业务的数据分析都无从谈起。
另外，这里不得不提及一个问题，以上的各个数据分析软件是否有高低贵贱之分呢？我个人认为是没有的。其道理就像是，我们在选择不同的工具，其出发点都在于这个工具一定可以最快捷方便的解决目前的问题。杀鸡焉用牛刀，杀鸡用杀鸡刀，宰牛当然用牛刀。
