统计数据数据挖掘辅助工具的类型较为多，情景不同使用的辅助工具也略有不同，这款好的统计数据数据挖掘辅助工具，能协助他们提高自学组织工作的工作效率，统计数据数据挖掘的方法是方法论，而统计数据数据挖掘的辅助工具是他们实现方法论的法宝。
今天他们来如是说一下常见的统计数据数据挖掘辅助工具有什么样?
1、Excel
Excel作为最基础也统计数据数据挖掘辅助工具，与此同时也是最主要的统计数据数据挖掘辅助工具。Excel有多种不同强悍机能，比如说建立配置文件，统计数据数据折射表，VBA之类，Excel的系统极为强悍，以致于没有任何人两个预测辅助工具是能胜过它的，能根据自己的市场需求预测统计数据数据。
Excel能满足用户大部分统计数据数据挖掘组织工作的市场需求，与此同时也提供亲善的快捷键，对于具有基本统计数据学方法论的使用者而言Excel是较为难入门的，是它的处置的统计数据重要信息量较细。
2、R
R是两门用作统计数据排序与算数的词汇，只不过R不单是两门词汇，还是两个统计数据数据排序与预测的自然环境。它最主要的特征是完全免费、开放源码、因此各式各样的组件都极为齐备。
在R的综合性资料库互联网CRAN中，有大量的服务器端机能包，其中囊括了从统计数据排序到机器自学，从社会互联网预测到自然词汇处置，从金融创新预测到微生物重要信息，从各种统计数据资料库词汇USB到高效能的排序数学模型，能说是一应俱全，这也是为何R获得了愈来愈多的各个领域从业者钟爱的重要原因。
3、SAS
SAS机能强悍因此能程式设计，很受高阶使用者的热烈欢迎，也正因为此，它是比较难掌控的应用软件之一，在企业组织工作时用的较为多，需要编写SAS程序去处置统计数据数据。
4、SPSS
SPSS是世界上最早采用图形菜单的驱动界面统计数据应用软件，其最大的特征是快捷键极为亲善，输出的结果美观漂亮。使用者只需掌控一定的Windows操作技能，精通统计数据的预测原理，就能够使用该应用软件为特定的科研组织工作而服务。
SPSS采用了Excel表格的方式输入与管理统计数据数据，统计数据数据的USB较为通用，能方便地从其他统计数据资料库当中读入统计数据数据。其统计数据的过程包括常见的、较为成熟的统计数据过程，能完全满足用户非统计数据专业人士的组织工作需要。
5、SQL
SQL能说是统计数据数据方向所有工作岗位都要掌控的辅助工具，入门相对较为简单，概括起来是增删改查，SQL需要掌控的知识主要包括统计数据数据的定义词汇以及统计数据数据的控制词汇和操控词汇。
在统计数据数据操控的过程中要能够理解SQL的语法顺序和执行顺序，理解SQL与各种join的 不同，熟练的掌控SQL的重要函数，想要入行统计数据数据挖掘，SQL是必要技能。
6、Python
Python是一种面向对象、解释型排序机程序设计的词汇。它的语法简洁清晰，Python在统计数据数据挖掘和统计数据数据可视化等方面都显得较为活跃。
与此同时Python具有强悍的程式设计能力，但是这种程式设计语言不同于R或者matlab，python有非常强悍的统计数据数据挖掘能力，还能利用Python进行爬虫，写游戏，和自动化运维，在这些领域当应用很广泛，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，体现了Python有利于各个业务之间的融合，使用Python，能够大大地提高统计数据数据挖掘的工作效率。
7、BI辅助工具
BI辅助工具是按照统计数据数据挖掘的流程进行设计的，商业智能的BI是为统计数据数据挖掘而生的，诞生起点很高，目的是为了缩短商业统计数据数据到商业决策的时间，并用统计数据数据去影响决策。
