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做数据分析，比较好用的软件有哪些
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Python
R软件
SPSS
Excel
SAS软件
Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。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。
SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。
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。
SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。
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不管是哪个平台，都有一定的用户基础，不管是免费的用户，还是付费的用户，只要是比较忠实的用户，就能够将这些平台带火，针对于人流量比较多的平台，还是有一定的好处的，因为人比较多，所以人们对更加信赖这个平台，而所有的平台，拼的就是客户忠诚度的问题。
所以对于一个优秀的平台来说，我们应该好好的对待自己的客户，还应该好好的服务客户，积极响应客户的要求，应该给客户提供更加准确的信息，对于一些高端客户来说，应该配置专门的客服，进行高质量的阶段服务，通过这些表现方式，能够让客户感觉到重视，让客户更加的信赖这个平台，从而客户最终选择在这个平台上面进行炒股或者是进行投资理财，最终其实还是这个平台会获得收益。
一个平台能不能做得长久，其实最主要的还是看这个平台能不能够以人为中心，尽力的服务好客户，从这一方面，就能够看出平台是不是能够长远的发展了。
