京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来自经管之家
对于各式各样的数据统计分析软件,你了解多少呢?经管之家的这篇帖子经过潜心搜集,整理,总结了一些软件的大体介绍及区别,欢迎大家指正和补充。
这里先略过Excel和Eviews这种入门软件的介绍,直接从SPSS开始吧!
SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件,是数据定量分析的工具,适用于社会科学(如经济分析,市场调研分析)和自然科学等林林总总的统计分析,国内使用的最多,领域也多。
SPSS就如一个傻瓜相机,界面友好,使用简单,但是功能强大,可以编程,能解决绝大部分统计学问题,适合初学者。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于缺少稳健和调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。
界面展示:
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,以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎,多用于医学,生物统计研究。在学术界广受欢迎。
Stata就如一个半自动相机,也就是说它把傻瓜菜单和命令编程结合了起来。它具有很强的程序语言功能,使用时可以每次只输入一个命令(适合初学者),也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令(适合高级用户)。这样的话,即使发生错误,也较容易找出并加以修改。
Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学,它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序,也可以自己去编写,并使之与Stata紧密结合。
界面展示:
SAS是全球最大的软件公司之一,是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。
SAS就如一台单反相机,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SAS/Graph模块提供。然而,SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,正所谓“五年入门,十年精通”,最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。
界面展示:
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GUN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,多用于论文,科研领域。
R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法,但是非常难自学,对英语的要求很高。R与SAS的区别在于,R是开放免费的,处理更灵活,同时对编程要求较高。
界面展示:
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,功能最为强大的三款数学软件之一,多用于工科,数学领域。
Matlab能够解决各种各样的数学计算问题,,当然也可以进行数据处理和分析,可以说MATLAB能实现Eviews所能做到的事情,但两者的区别就在于,Eviews是专门的数据处理和分析软件,它的设计只为这一个目标服务;而MATLAB里数据处理只是其中一个功能,它在语法设计时并不能只考虑数据处理,而是要考虑全局,考虑到其他功能,因此其数据处理的功能用起来并不如Eviews这样有针对性的软件顺手,因此Matlab用于数学建模绝对是首选工具,而用于数据统计分析有点大材小用。
界面展示:
Amos适合进行协方差结构分析(Analysis of Covariance Structures),是一种处理结构方程模型(structural equation modeling,SEM)的软件。多用于学术研究。
Amos可以同时分析许多变量,是一个功能强大的统计分析工具。Amos以可视化、鼠标拖曳的方式来建立模型(路径图),表示变量之间的关系,从头到尾不必撰写程序指令,一气呵成,着实提高了数据分析的效率。此外,Amos还可让我们检验数据是否符合所建立的模型,以及进行模型探索(逐步建立最适当的模型)。SPSS是探索性统计分析软件,AMOS是验证性统计分析软件,两者经常结合使用。
界面展示:
LISREL (LInear Structural RELations)是被公认为最专业的结构方程模块( Structural Equation Modeling, 简称 SEM )分析工具,其共识性不容其它类似软件取代。
与Amos相比,Amos更容易上手,用起来有点麻烦,lisrel上手麻烦些,对于理解原理更方便些,并且上手之后更容易操作。
如果你是SEM新手,建议使用Amos,因为有防呆装置,一般不容易犯错,确定是知其然却不知其所以然。如果你对数学很有兴趣尤其对矩阵概念好的人,建议使用Lisrel,上手虽麻烦,但功能强大易操作。
界面展示:
对于这些常用的数据统计分析软件在不同的领域应用的综合评价如下:
学术界 :R > SAS > stata > SPSS > EXCEL ; 商业界:SAS > R > SPSS > stata > EXCEL
因此,对于软件的选择主要视自己涉入的领域而定。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07