所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了,数据分析有哪些工具数据分析工具其实有很多种,但工作做还需要对大量数据进行分析的人,可能很多开发者不知道,我以前找分析工具的时候,掌握了数据分析专业技能的人,先看些基本图各种数据分析好后,开发软件的工具有哪些软件开发工具很多。

开发软件的工具有哪些

软件开发工具很多，但是实用的就那么几个，下面列举我常用的几个开发工具：

1.IntelliJ IDEA

这个可以说是目前最智能的编译器，它可以提示一些很基础却又很致命的代码错误，特别是用来写Java代码等。其他衍生的应用Webstorm、Pycharm、CLion等，分别可以更好地用来写JavaScript、Python、C++代码。

2.Visual Studio Code

vscode，本来是一款很强大、很热门的前端编译器，像Vue框架的作者尤雨溪，在公开场合，用来写代码的编译器，便是它了。但是笔者主要从事Java开发，使用IDEA来开发的频率高点，之所以使用vscode，更多的是把它当做一个文本器，它支持多种编程语言的语法高亮，如你单纯看一些开源的代码，或者一些脚本如nginx，又不想开占内存的大应用IDEA，轻量的vscode便是最好的选择了。

3.SwitchHosts

我们开发，经常会做一些域名映射，如何做到简便、快速、批量地切换域名，使用switchhosts就够了。这个应用，可能很多开发者不知道，在GitHub上就可以免费下载使用了。

4.FinalShell

我有这么一个常见的场景，就是登陆进一台Linux服务器，对里边做些配置，应用部署等，它就这么一个方便我们进去操作的工具。支持高亮，可以清晰看好里边的各种类型。文件有图形界面，方便文件上传，文本打开。

主要用的，也就那么几个，这几个用好，也就可以胜任很多开发工作了。

数据分析有哪些工具

数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。

如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。

我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：

1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。

2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。

3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。

所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字

DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。

上图先，先看些基本图

各种数据分析好后，可以做成组合图册：

重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。

如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。但不适合我，所以我这里就不进行推荐了。