A. 常用的数据分析工具有哪些
常用的数据分析工具有：Excel、Python、SQL、Tableau和R语言。
Excel
Excel是一款广泛应用于数据分析的工具，尤其在数据处理和初步的数据分析方面表现突出。它可以方便地进行数据的整理、筛选、排序、分组以及制作基础的统计图表。对于小规模的数据分析任务，Excel足以满足需求，其操作界面友好，易于上手。
Python
Python是一种高级编程语言，近年来在数据分析领域的应用越来越广泛。Python拥有强大的数据处理和分析能力，可以进行复杂的数据清洗、数据可视化以及预测分析。此外，Python有丰富的第三方库支持，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等，这些库大大增强了Python在数据分析方面的功能。
SQL
SQL是用于管理关系数据库管理系统的语言，是进行数据库查询、更新和管理的主要工具。在数据分析中，SQL可以用于从数据库中提取数据，进行数据的查询、筛选和聚合操作。掌握SQL语言对于从结构化数据库中获取数据进行分析至关重要。
Tableau
Tableau是一款直观易懂的数据可视化工具，它可以帮助用户快速地将数据转化为直观的图表，以便更好地理解数据。Tableau操作简单，即使对于没有编程经验的用户也能轻松上手。它支持多种数据源，并能够快速进行数据的分析、探索和可视化。
R语言
R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，在数据分析、数据挖掘和预测建模方面有着广泛的应用。R语言拥有强大的统计函数库和图形功能，可以进行复杂的数据分析和建模。此外，R语言还有丰富的第三方包和社区支持，使得它在数据分析领域具有极高的灵活性和扩展性。
以上便是常用的数据分析工具。它们各有优势，根据分析需求和数据规模，可以选择合适的工具进行数据分析。
B. excel透视是什么
Excel透视，是一种强大的数据分析工具，它以直观和交互的方式快速汇总和分析大量数据。通过数据透视表，用户能够深入探索数值数据，轻松解决预想不到的问题，特别适用于处理和呈现复杂的数据集。其核心功能包括对数据进行分组和聚合，按类别和子类别进行汇总，同时支持自定义计算和公式，允许用户灵活调整数据层级，查看详细或摘要信息。在需要时，你可以移动行和列进行视角转换，以不同角度审视源数据，对关键数据进行筛选、排序、分组和格式化，以便专注于关键信息。此外，数据透视表还能生成简洁、有吸引力的在线或打印报表，附带注释，为决策提供清晰支持。在Excel的帮助文档中，你可以找到详细的操作指南和实例，以便更好地运用这项功能。