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统计分析工具在质量管理工作中的应用——app数据统计分析工具有哪些？( 二 )


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 。
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 。
擅长处理时间序列数据，计量经济学方向应用广泛 。
擅长处理面板数据 。和SPSS用户群重叠度比较高 。
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” 。
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 。
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 。
Q4：经济学专业要用好哪些统计学软件？
入门可以用Excel，基础的可以学SPSS，计量经济时间序列用Eviews，熟练以后可以学R软件 。\x0d\x0a\x0d\x0aMicrosoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件 。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域 。\x0d\x0aSPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件 。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整 。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本 。\x0d\x0aEviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包 。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察” 。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具 。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值 。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等 。\x0d\x0aR是用于统计分析、绘图的语言和操作环境 。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具 。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统 。其功能包括：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）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能 。
Q5：2019年最好的六个数据分析工具
编者按：数据科学家是21世纪的热门工作 。工欲善其事必先利其器 。数据分析工具何其多，究竟用哪样才合适？Lewis Chou在Medium上分析了3类6种工具的特点和适用场景，看完这篇文章，相信你就可以知道了 。原文标题是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019
说到数据分析工具，我们总是有疑问 。那么多的数据分析工具，它们之间究竟有什么区别？哪个更好？我应该学习哪一个？
尽管这是一个老生常谈的话题，但它确实很重要，我一直在努力寻找这个终极问题的答案 。如果你到网上搜索这个领域的相关信息的话，很难找到公正的看法 。因为特定数据分析工具的评估者可能会从不同的角度出发，并带有一些个人感受 。


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