在每個人的日常工作和生活中，最常用的數據分析工具是excel。實際上，對於那些專門從事數據分析的人來說，除了excel之外，數據分析工具還有許多更專業的軟件。
數據存儲層：Access，SQL Server，Oracle；
報表層：水晶報表，BI級工具，當然，BI工具不僅僅是簡單的報表工具；
數據分析層：SPSS軟件，SAS軟件。
那麼，在什麼情況下我們將使用這些更專業的數據分析工具？
情況1.對數據進行統計分析有嚴格的要求
分析數據時，許多用戶對分析結果會很嚴格，並且對分析的數據和統計方法有更高的要求。因此，這些用戶通常更精通數據分析工具的使用。應用要求也將更高，數據規則將更多，並且對分析的具體細節有相對明確的要求，希望分析越嚴格越好。
情況2.具有大量數據分析需求
對於有大量數據分析需求的用戶，由於手動操作和使用傳統分析工具不僅複雜且成本高，因此將選擇數據分析工具對大量數據進行統計並確保數據分析的完成。某些數據統計和分析工作確實是無法手動完成的，或者需要大量員工來執行，因此，此工具的優勢就在於可以統一修改和解決。
情況3.要求快速完成分析指標
由於複雜的操作步驟，手動分析需要浪費大量時間，因此選擇使用數據分析工具的客戶將希望能夠快速獲得分析結果並確保分析的有效性，而數據分析工具可以完成分析指標並在短時間內獲得分析結果，從而幫助用戶有效降低時間成本。
哪種數據分析工具更好用取決於用戶對工具的使用以及軟件的操作熟練程度。如何判斷是否需要使用數據分析工具來完成分析任務？可以參考上述三點：對數據的統計分析是否有嚴格的要求？是否存在大量數據分析需求，並且使用手動操作會浪費更多時間？是否需要能夠快速獲得分析結果？