A. 常用的數據分析工具有哪些
常用的數據分析工具有：Excel、Python、SQL、Tableau和R語言。
Excel
Excel是一款廣泛應用於數據分析的工具，尤其在數據處理和初步的數據分析方面表現突出。它可以方便地進行數據的整理、篩選、排序、分組以及製作基礎的統計圖表。對於小規模的數據分析任務，Excel足以滿足需求，其操作界面友好，易於上手。
Python
Python是一種高級編程語言，近年來在數據分析領域的應用越來越廣泛。Python擁有強大的數據處理和分析能力，可以進行復雜的數據清洗、數據可視化以及預測分析。此外，Python有豐富的第三方庫支持，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等，這些庫大大增強了Python在數據分析方面的功能。
SQL
SQL是用於管理關系資料庫管理系統的語言，是進行資料庫查詢、更新和管理的主要工具。在數據分析中，SQL可以用於從資料庫中提取數據，進行數據的查詢、篩選和聚合操作。掌握SQL語言對於從結構化資料庫中獲取數據進行分析至關重要。
Tableau
Tableau是一款直觀易懂的數據可視化工具，它可以幫助用戶快速地將數據轉化為直觀的圖表，以便更好地理解數據。Tableau操作簡單，即使對於沒有編程經驗的用戶也能輕松上手。它支持多種數據源，並能夠快速進行數據的分析、探索和可視化。
R語言
R語言是一種用於統計計算和圖形的編程語言，在數據分析、數據挖掘和預測建模方面有著廣泛的應用。R語言擁有強大的統計函數庫和圖形功能，可以進行復雜的數據分析和建模。此外，R語言還有豐富的第三方包和社區支持，使得它在數據分析領域具有極高的靈活性和擴展性。
以上便是常用的數據分析工具。它們各有優勢，根據分析需求和數據規模，可以選擇合適的工具進行數據分析。
B. excel透視是什麼
Excel透視，是一種強大的數據分析工具，它以直觀和交互的方式快速匯總和分析大量數據。通過數據透視表，用戶能夠深入探索數值數據，輕松解決預想不到的問題，特別適用於處理和呈現復雜的數據集。其核心功能包括對數據進行分組和聚合，按類別和子類別進行匯總，同時支持自定義計算和公式，允許用戶靈活調整數據層級，查看詳細或摘要信息。在需要時，你可以移動行和列進行視角轉換，以不同角度審視源數據，對關鍵數據進行篩選、排序、分組和格式化，以便專注於關鍵信息。此外，數據透視表還能生成簡潔、有吸引力的在線或列印報表，附帶注釋，為決策提供清晰支持。在Excel的幫助文檔中，你可以找到詳細的操作指南和實例，以便更好地運用這項功能。