统计研究软件

数据越来越多，使用统计软件对数据进行处理不失为一个减少工作量的好办法。在学习统计时，又怎么能少得了各种分析数据的助手呢？情报站为大家准备了常用统计软件使用工具包，各项常用统计软件课程一次全到手！（领取方式见文末）统计分析工具包1、权威机构发布：生物统计讲座SPSS软件使用视频教程2、零起点直达高级：SPSS20快速入门基础教程（软件+视频）3、零基础学Stata：Meta分析教程（软件+视频）4、最新SPSS高级进阶视频教程5、全网独家：SPSS统计分析应用于实战精粹视频教程6、最新版SPSS 22统计分析软件安装包+使用教程7、零基础完全精通科研数据统计分析（视频教程）8、零基础入门：GraphPad统计分析与制图视频（软件+教程）9、独家绝密：生物信息学基础培训资料包10、最新最全：SCI科研制图方法培训教程11、独家分享：临床医学实验设计与统计分析（1-16集视频）12、Oringin软件使用方法视频教程13、Origin 8：数据分析工具包14、SPSS数据分析方法实用视频教程15、R软件数据分析视频教程+课件16、SigmaPlot 13 + 12.5版科研绘图软件安装包17、Origin 2016科研作图软件+使用教程18、生物信息学：数据挖掘方法教程19、生物信息学：核酸序列及数据分析方法教程20、Flowjo 10流式分析软件安装包+教程21、最新最全SCI科研制图使用软件安装与使用教程

SPSS介绍02:34来自LearningYard学苑SPSS简介SPSS （Statistical Proct and Service Solutions）统计产品与服务解决方案软件SPSS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，有Windows和Mac OS X等版本。SPSS的两个视图变量视图数据视图SPSS有两个视图，一个是数据视图，一个是变量视图。在变量视图中，可以定义变量（变量名如果不符合规则，系统会提示修改），修改变量的类型、小数点位数、测量标度和定义类型的值与标签。其中变量的类型有数字、字符串、逗号、点、科学计数法、日期、美元、定制货币等。在数据视图中，用户可以录入数据，录入数据时可以输入在变量视图中的标签所代表的值，也可以直接输入标签。如果想要显示值的标签，可以在菜单栏的查看中勾选“值标签”。（如：可以输“男”，也可以输“1”）SPSS的三个窗口主窗口结果输出窗口语法编辑窗口图一：主界面，所有的数据分析功能均在此页面，用户在此界面可以对数据进行一系列操作，简单直观图二：结果显示窗口，在主界面对数据进行一些列操作之后，可以在此界面看到输出结果，可以看到图表图三：语法编辑窗口，在此界面可以进行语法编辑来对数据进行一系列操作，但这个适合有一定语法基础的人SPSS的分析步骤①：SPSS数据的准备阶段定义数据结构、录入和修改数据②：SPSS数据的加工整理阶段缺失值补齐、数据排序、拆分③：SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析方法，并给出结果④：SPSS分析结果的解释合理解释、分析结果温馨小提示：SPSS的菜单栏有“帮助”选项，里面有教程，有什么不懂的可以去看看哦(●''●)【END】参考：百度百科本文由LearningYard学苑原创，部分图片、文字来源于网络，如有侵权，请联系删除！

1.百度统计地址：百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。目前主要提供趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析等多种统计分析服功能。2.LeanCloud统计地址：LeanCloud统计内置稳定实时的数据统计分析服务，从用户量，用户行为，渠道效果，自定义事件等多个维度，帮助您更清楚的了解用户习惯，提高用户黏性和活跃度。(原名AVOS Cloud，现更名为LeanCloud)。主要亮点是AVOS Cloud 提供一流的 web 管理后台，可以通过它看到各个维度的统计结果。3.Appsee地址：https://Appsee是一个简单而强大的视觉应用分析平台,在我们的移动应用程序中，使我们能够测试,了解和改善用户体验。通过Appsee平台，我们将能够准确了解用户如何与移动应用程序进行交互。4.Segment.io地址：Segment.io允许我们将数据一键分送给多家数据分析服务提供商，我们只需部署一次，即可随意开关各个平台的数据通道。5.有数地址：有数简称data.u，是一种可以灵活内置于手机应用运行过程的简单、透明的分析手段。data.u实现了高效采集分析数据，并初步整理减少冗余数据，压缩封装数据，利用智能策略传输数据，不挤占用户的网速。开发者可基于此开发包分析应用程序的运行情况，包括页面停留时长、页面跳转率、按时间或地理位置分析用户量、用户的发展情况等信息，同时为用户提供了在线配置参数获取等实用功能。

随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。俗话说：工欲善其事，必先利其器。一款好的数据分析工具可以让你事半功倍，瞬间提高学习工作效率。在此，笔者列出了被提及频率最高且使用最多的几种数据分析工具。EXCEL1、EXCELExcel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具。Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。它能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的，但处理的数据量较小。SPSS2、SPSSSPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。3、SASSAS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。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比较困难。4、RR是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。其最主要的特点是免费、开源、各种各样的模块十分齐全，在R的综合档案网络CRAN中，提供了大量的第三方功能包，其内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型，可以说无所不包，无所不容，这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。Python5、PythonPython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，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大地提高数据分析的效率。6、SQL毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。7、BI工具商业智能BI是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。BI工具都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表来识别问题并影响决策。以亿信ABI为例，其融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。可以通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，可预先对数据源进行整合及处理，通过简单的拖拽即可生成各式各样的可视化图表。

CDA数据分析研究院原创作品，转载要授权哟前段时间考研结束，衷心祝愿那些奋斗数载的小伙伴们可以考到自己梦寐以求的大学。人生短暂，人间美好，希望通过努力奋斗你我都可以体会到生活的点点滴滴。开头说点题外话哈哈哈，今天呢，小编想跟大家分享的是那些超级好用的数据分析软件，好用到吹爆它，恨这么晚才遇见。菜单式操作软件电子制表软件一哥：ExcelMicrosoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的计算机编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。事实上，当数据量不大，我们常作为平日里数据预处理的一个首选菜单式软件，快速填充、缺失值填补、数据格式规范化等等，另外，excel强大的文本和数值处理函数也让它在表格软件地位不可撼动。市场调查的宠儿：SPSSSPSS是统计产品与服务解决方案（Statistical Proct and Service Solutions）的简称，为IBM公司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。同样是菜单式软件spss和excel有什么区别呢，正如我给SPSS的帽子：市场调查的宠儿。SPSS里有一套完整的统计分析模块，菜单式的步骤操作也让非统计学专业的人可以自己实现一套统计分析，另外数据结果输出窗口、数据编辑窗口的分开式安排也让我特别喜欢，不像excel全部放在一个sheet里。中小型网站数据库恋人：MySQLMySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用，比如维基百科、Google和Facebook等网站什么？数据库也能做数据分析？当然这里的数据分析不是深层次的使用统计分析或者算法进行挖掘和建模，这里的分析更多是提取有特定条件的数据，对数据进行一个简单的摘要统计。编程语言式软件统计学人自己的工具：RR语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。基本上学统计学的学生都会使用R 语言做统计分析，R有一个很鲜明的地方就是R内置多种统计学及数字分析功能。R的功能也可以透过安装包增强（各种领域，实现各种分析功能的包真的是应有尽有）。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号，所以R语言也可作为可视化工具。数据分析网红：python对于python，数据科学的大佬真的视若掌上明珠，什么“人生苦短，我学python“，什么“学python，养发护肝”。推特上充满了愉悦的气味（滑稽）。Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。可是作为胶水语言的python原生语句用来做数据分析可远远不够格，pandas库的开发和更新让python一下子变成数据分析的流量小生，另外，scikit-learn机器学习库也让数据分析师对其偏爱。

【IT168 评论】一般来讲，程序员都会通过扩大用户参与度来优化APP满意程度，而在这个过程中，程序员使用最多的工具就是数据挖掘分析工具了。但当今应用市场上的APP分析工具鳞次栉比，选择一款适用自己的APP分析工具也变得十分让人头疼。本文针对程序员使用的APP分析工具进行了深入的研究，搜集了6款各占优势的APP分析工具，希望能够对您的工作和学习有所帮助。Google Analytics for Mobile(免费)提到APP分析工具时，你可能第一个就会想到谷歌，谷歌早在2012年就推出了移动设备分析数据的工具。作为一名程序员，如果习惯使用Google Analytics来分析网站，那Google Analytics同样也可以用来分析APP。使用Google Analytics可以做以下的事情：·查看新用户、召回用户·使用事件跟踪获取速度和系统故障报告·可设置跟踪转化率目标链接：https://www.google.com/analytics/analytics/#?modal_active=none适用平台：iOS、AndroidApple APP Analytics(免费)苹果在2015年推出的APP分析工具主要基于提供三大数据的分析：·App Store数据·Usage数据·Sales数据虽然App Store数据功能可以让用户看到获得的App Store视图，但Usage数据仍会受到限制。Apple APP Analytics会显示给用户安装、会话、活动设备、应用内的购买状况以及每周用户保留的情况。因此，程序员可能会需要使用另一个工具来获取实际用户的行为数据。而对于应用程序的使用情况，苹果分析工具只会显示用户明确接受以及使用统计信息共享的数据。链接：https://developer.apple.com/app-store/app-analytics/适用平台：tvOS和iOSInapptics(前1000个活跃用户免费，超1000按照99刀/收费)假如你最想分析的是用户实际行为，那Inapptics应该是最适合你的一款分析工具。Inapptics聚合所有用户交互事件并以视觉流图等形式呈现出来。使用Inapptics分析APP数据，只需要一行代码就可以解决。SDK集成实现非常快速便捷，而且无需添加任何跟踪点。该工具真正实现自动分析APP中所有可用的事件。Inapptics可完成以下工作：·了解用户行为，包括经常访问点击的模块。·创建可视化漏洞，查看用户如何进行的屏幕移动和度量转换·从漏洞中跟踪用户行为·使用heatmaps了解用户喜爱的模块·不断实现故障重现，便于修复。Inapptics聚合用户行为数据并会批量显示。例如，如果100个用户完成了相同的事情，那么这100个用户的数据将显示为同一个用户流。这个用户流会帮助程序员识别使用模式，无需花费数小时分析会话记录工具中的各个会话，另外还可以深入挖掘并分析每个会话。链接：https://app.inapptics.com/signup?utm_source=blog&utm_medium=post&utm_campaign=Analytics_tools适用平台：iOS，Android(即将推出)Flurry(免费)与其他APP分析工具一样，Flurry既有优点也有缺点。Flurry的优点是对于每个需要分析的应用程序可以选择使用“经典”仪表盘或者自定义创建10个dashboard。但Flurry针对APP的系统错误很难识别，这也是Flurry需要改进的地方之一。Flurry会提供以下数据分析功能：·活跃用户、会话、频率·用户兴趣、人数统计·设备、应用版本、系统bug·事件、用户路径链接：https://developer.yahoo.com/analytics/适用平台：iOS，Android，Windows Phone，Blackberry，Java MEApp Annie(免费/付费)App Annie是一款应用分析和市场数据分析工具，可帮助程序员构建更好的APP。App Annie提供免费和付费功能，其中免费功能包括Store Stats和App Analytics。使用Store Stats可以按照版本对用户评论和反馈就行排序统计，便于了解应用更新的效果。另外，在Store Stats的帮助下可以确定顶级关键词，以便更好的优化APP搜索功能。而App Analytics功能主要可以执行以下的操作：·通过比较应用内购买的收入来跟踪广告系列效果·了解APP更新是否影响下载和使用情况·查看活跃用户的资料链接：https://www.appannie.com/en/适用平台：iOS，Android，TvOS，Windows，Amazon，WebApsalar(定制)Apsalar的独特之处在于可通过广告系列提高应用的投资回报率(ROI)。Apsalar还提供了诸如SmartTag的营销工具，SmartTag可以帮助程序员详细分析用户的营销工作。Apsalar虽然提供了程序员需要的所有跟踪功能，但它更侧重于构建广告系列的活动。Apsalar最致命的缺点是数据保留期只有两年，所以，如果你进行的是一个长期的项目，Apsalar可能不太适合你。使用Apsalar可以执行以下的操作：·创建和跟踪无限数量的事件·构建渠道，可跨程序·创建实时队列来衡量用户在整个时间内的参与度·跟踪收入·根据不同类别划分用户链接：https://apsalar.com/适用平台：iOS，Android以上6款APP分析工具可适用多种不同的人群，你还有其他移动APP分析工具推荐吗?欢迎下方留言分享!

提及数据分析工具相信小伙伴们都不陌生，但是很多人都会有个疑惑？数据分析工具这么多，它们有什么区别？哪个更好？哪个更强？我应该学习哪个？虽然这个问题有点俗套，但是很重要，我也一直努力在追求这个终极问题的答案。如果大家在网上去搜索这方面相关的信息，你又很难看到一个公平的观点。因为评价某一个工具的好坏评论者都可能站在不同的角度，带上一些个人的感情色彩。今天我们抛开这些个人色彩的东西，力求客观地与大家浅谈一下我个人对市面上几款数据分析工具的看法，供大家参考。我共选了三类工具：ExcelBI工具R、Python等编程类语言下面我一一来介绍：Excel如果说BI工具是战斗机，R语言、Python是轰炸机，那么Excel就是数据分析里的航空母舰，表格制作、数据透视表、VBA等等功能强大，Excel的体系庞大到没有任何一个分析工具能够超过它，保证人们能够按照需求进行分析。当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢？在我看来，Excel属于万能型的选手，解决小数据当然最适合，加上插件也可以处理百万级的数据。总结一下，基于Excel的强大的功能和它的用户规模，我的看法是，它是必备工具，你要是想学数据分析Excel绝对是首选，而且是必选！BI工具BI也就是商业智能，这是为了数据分析而生的，它诞生的起点就非常高，目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短，如何利用数据来影响决策。而我们看Excel的产品目标不是这样的，Excel可以做很多事情，你用Excel可以画一张课程表，做一份调查问卷，当作计算器来算数，甚至还可以用来画画，用VBA写个小游戏，这些其实都不是数据分析功能。但是术业有专攻，BI是专攻数据分析的。就拿现在市面上比较常见的powerBI、FineBI、tableau这些BI工具来说，你会发现它是完全按照数据分析的流程来设计的，先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，展现图表，用图来讲故事，发掘问题影响决策。这些是数据分析的必经之路，同时这个流程里面也存在着从业者的一些痛点：比如清洗数据这种重复性、低附加值的工作，可以用BI工具简单化；做数据透视分析，由于数据量很大，传统Excel工具就很吃力，卡掉、死机；做图形展现，用Excel可能会花费很多时间编辑图表，包括颜色、字体的设定；这些痛点都是BI工具能够给我们带来改变和增值的地方。那么再来谈谈PowerBI、FineBI、Tableau等BI工具之间的对比：1、Tableau：Tableau的核心本质其实就是excel的数据透视表和数据透视图，可以说它敏锐地发觉了Excel的这个数据透视特性，较早地切入了BI市场，把这个核心价值发扬光大了。从发展历史和当前的市场的反馈情况看，Tablueau在可视化方面更胜一筹。这个优势我认为并不是图表有多炫酷，而是它的设计、色彩、操作界面给人一种简单，清新的感觉。这一点的确是像Tableau自己所宣传的，投入了很多学术性精力研究人们喜欢什么样的图表，怎样在操作和视觉上给使用者带来极致的体验。此外，Tableau也在日趋完善，比如加入数据清洗功能和更多智能分析功能。这也都是Tableau可预计的产品发展优势。2、Power BIpower bi胜在微软的商业模式和产品的数据分析功能：PowerBI之前是以Excel插件作为产品，受限于Excel本身这个航母，发展情况并不理想，于是从Excel的插件中剥离出来，独立成一门派，脱胎换骨。但作为后来者，每个月都有迭代跟新，追赶速度非常快。powerBI的商业模式是软件免费，这样你不用担心盗版、破解版的问题，因为正版都是免费的，这一点相比Tableau的动辄几千元的售价实在是很有诱惑力；另一方面是数据分析功能，就是PowerPivot，DAX语言，它可以让我用类似Excel写公式的方式，实现很多非常复杂的高级分析。3、Fine BI再说Fine BI，它的独到之处就在于自助式BI更适合企业级用户。比如取数，业务人员一会一个需求，这里数据不对、那里报表格式不对，效率很低。像有些企业是没有数据分析师这样的岗位，FineBI的自助化就能够实现在权限内自己取数分析，不再让业务和IT互相扯皮。传统的BI方式可能会需要ETL架构师或者是数据建模师等，但是自助式BI所需要的就很少了，基本上是可以完成人工的解放，尽可能地去减少成本。还有一个比较重要的点是，FineBI是通过拖拽字段的方式，实现数据透视分析的，可以一键生成图表，入门门槛比较低，对于数据分析新手来说，比powerBI和tableau要好学一点。R语言和python第三类工具，这是最难的回答的。虽然像Excel，Bi工具这些软件的设计已经尽最大努力考虑到大部分数据分析的应用场景，但本质上他们都是定制化的，如果没有设计某一项功能，或者开发某项功能的按钮，很有可能你就不能完成你的工作。对于这一点，编程语言就不一样了，语言是非常强大非常灵活的，你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。比如R和Python语言，作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，这绝对是高于Excel、BI工具的。那么有哪些应用场景，R、Python 可以做，而Excel和BI工具比较难实现呢？1、专业的统计分析以R语言来讲，它最擅长的是统计型分析，比如求正态分布，利用算法归类聚群，回归分析等。这种分析就好比把数据当做一种实验品，它能够帮助我们回答的问题：比如数据的分布情况，是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？是否在我们想要达到的统计可控范围内呢？不同参数对结果的影响的量级是多少？以及假设性模拟分析，如果某一参数变化，会带来多大的影响？2、个体预测分析比如我们想要预测一位消费者的行为，他会在我们的店里停留多长时间，消费多少，或者通过一个人的淘宝消费记录判断他的个人信用情况，制定贷款额度；再或者根据你在网页上的浏览记录，推送不同的商品。这也是涉及到目前比较火的机器学习、人工智能概念。 总结以上的对比说明了几个软件的差别，我想总结的是，存在即合理。ExcelBI编程语言，这些工具在应用上有交叉重叠的地方，也有互补的地方。对于重叠的地方，无论是哪种工具，只要你能利用它解决你遇到的问题，它就是最棒的。选择哪个工具，首先要了解你自己的工作，是否会用到我刚才提到的那些应用场景。或者想想你的从业方向，是朝着偏重数据的数据科学方向发展，还是偏业务的商业分析方向。

中小企业对于自已的产品作出销售数据的统计和分析、可以有效的帮助企业做出相应的管理决策，特别是在当下的生产过剩的时代，需要管理好企业的现金流，从而需要提高企业内部的运行效率、来减少企业的经营风险或者是定制生产计划。可以说在小的企业也有销售的记录报表、只是销售统计的分析需要人为的计算和管理，常常导致信息的延迟和误判，更不要说周期性的对比，或者是从中发现一些规律和商机。事实上销售统计的分析数据是非常有必要的、如果采用一些简单的工具就能实现这样的统计分析、就能很好地解决这个问题。微信搜一搜云库存表、打开小程序云库存表使用。采用协同办公的方法来实现销售数据的自动报表显示、管理者不需要花过多的精力或时间、甚至在自已碎片化的时间段内也能实时了解动态分析数据。如果在企业本身需要财务和仓库、销售、客户和员工管理的同时，就能自动生成这样的销售分析数据、显然是可以持久的运用。所以说销售分析的最终结果就是作出好的决策来提高企业的竞争力，那么企业的效率提高同样是竞争力的一种。随着大数据的到来、只有少部分企业才能享受到数据带来的成果，而中小企业只需要自已分发账号给员工就可以实现多维度的销售统计分析、比如客户销售排名、员工销售业绩、地区分类账目、畅销品等相关信息。销售统计分析软件

SPSS 被称为全球领先的统计分析与数据挖掘大牛，因其精湛的统计产品与服务解决方案而执业界牛耳，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件。2009年 IBM 全资收购 SPSS 公司，正式更名为“IBM SPSS”。SPSS 提供了执行全程分析所需的核心功能，易于使用，分析结果清晰、直观，可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，可见其影响之大和信誉之高。SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。仅SPSS Base模块就提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、一元方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析等常见的分析方法。SPSS 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。SPSS 对初学者、熟练者及精通者都比较适用。界面友好，易于操作，您只需适当的练习，就能够掌握简单的操作分析，因此SPSS特别受专业和非统计专业数据分析人员的青睐。