數(shù)據(jù)分析工具有很多，以下是一些常用的數(shù)據(jù)分析工具：

1. Excel：Excel是最常用的數(shù)據(jù)分析工具之一，它提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析功能，如數(shù)據(jù)透視表、圖表等。

2. SPSS：SPSS是一款專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件，它提供了各種統(tǒng)計方法和模型，可以用于描述性統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計、相關性分析等。

3. R語言：R語言是一種通用的編程語言，它提供了強大的數(shù)據(jù)處理和分析功能，如數(shù)據(jù)可視化、機器學習等。

4. Python：Python是一種高級編程語言，它提供了豐富的數(shù)據(jù)分析庫和框架，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等。

5. Tableau：Tableau是一款數(shù)據(jù)可視化工具，它可以幫助用戶將復雜的數(shù)據(jù)轉化為直觀的圖表和報告。

6. Power BI：Power BI是一款商業(yè)智能工具，它可以幫助用戶將數(shù)據(jù)轉化為有價值的洞察，以支持決策制定。

7. Looker：Looker是一款數(shù)據(jù)探索工具，它可以幫助用戶快速地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關聯(lián)。

8. MongoDB：MongoDB是一種非關系型數(shù)據(jù)庫，它提供了靈活的數(shù)據(jù)模型和查詢功能，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和分析。

9. Hadoop：Hadoop是一種分布式計算框架，它可以幫助用戶處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并進行分布式存儲和計算。

10. Spark：Spark是一種快速的大數(shù)據(jù)處理框架，它提供了高吞吐量的數(shù)據(jù)處理和分析能力。