数据分析一般用什么工具

R: 开源统计软件，用于数据可视化、建模和机器学习。
Python (Pandas、NumPy、Scikit-learn): 多用途编程语言，拥有强大的数据分析库。
SAS: 专有统计软件，用于数据管理、分析和可视化。
SPSS: 统计软件，专注于社会科学研究。
数据可视化工具
Tableau: 交互式数据可视化工具，用于创建仪表板、图表和数据透视表。
Power BI: 微软的数据可视化和商业智能工具，提供仪表板和交互式报告。
Google Data Studio: Google 的免费数据可视化工具，用于从各种数据源创建报告和仪表板。
数据管理工具
SQL (MySQL、PostgreSQL、SQLite): 关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。
NoSQL (MongoDB、Cassandra、Elasticsearch): 非关系型数据库，用于处理大数据和非结构化数据。
Hadoop (Hive、HBase、Pig): 分布式数据处理框架，用于处理大数据。
机器学习和预测建模工具
Scikit-learn: Python 机器学习库，用于数据预处理、模型训练和评估。
TensorFlow: Google 的开源机器学习库，用于训练和部署复杂的神经网络模型。
Azure Machine Learning: 微软的机器学习平台，提供拖放式界面和预构建的算法。
云计算平台
AWS (Amazon Web Services): 提供数据分析、机器学习和存储服务。
Azure (Microsoft Azure): 提供机器学习、数据分析和数据湖服务。
Google Cloud Platform: 提供大数据分析、机器学习和存储服务。
其他工具
Jupyter Notebook: 交互式笔记本环境，用于数据探索、建模和报告。
D3.js: JavaScript 库，用于创建自定义数据可视化。
Plotly: 交互式数据可视化库，用于创建高级图表和图形。