数据分析的小工具通常被称为数据分析工具或数据分析软件，其中比较常见和流行的数据分析工具包括Python的pandas、NumPy和Matplotlib库，R语言的RStudio、Tableau、Excel、SQL等。这些工具可以帮助用户进行数据处理、数据可视化和数据分析，从而更好地理解数据，并做出相应的决策。

数据分析的小工具有很多种，常见的工具包括Excel、Python、R、Tableau等。以下是一些常用的数据分析工具：

1. Excel：Excel是微软开发的电子表格软件，广泛用于数据分析和数据可视化。它提供了各种功能和公式，可以进行数据处理、图表制作等操作，适用于初学者和中级用户。

2. Python：Python是一种流行的编程语言，具有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。通过使用这些库，用户可以进行数据清洗、统计分析、机器学习等操作，适用于有一定编程基础的数据分析人员。

3. R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它拥有丰富的统计分析包，如ggplot2、dplyr等，适用于需要进行复杂统计分析的用户。

4. Tableau：Tableau是一款数据可视化软件，可以帮助用户创建交互式的数据图表和仪表板。用户可以通过拖拽的方式快速创建各种可视化效果，适用于需要展示数据结果给非技术人员的用户。

5. SQL：SQL是一种用于管理和查询数据库的语言。通过编写SQL查询语句，用户可以对数据库中的数据进行筛选、聚合等操作，适用于需要从数据库中提取数据进行分析的用户。

总的来说，选择哪种数据分析工具取决于个人的需求和技能水平。初学者可以从Excel或者Tableau开始入手，而具有一定编程基础的用户可以选择Python或R进行更为深入的数据分析工作。

做数据分析的小工具通常被称为“数据分析工具”或“数据分析软件”。这些工具可以帮助用户有效地收集、处理、分析和可视化数据，从而帮助用户做出更加明智的决策。常见的数据分析工具包括Excel、Python、R、Tableau、Power BI等。接下来，我将结合这些工具，介绍它们的使用方法和操作流程。

Excel 数据分析工具

Excel 是微软公司开发的一款电子表格软件，广泛应用于数据分析领域。以下是使用 Excel 进行数据分析的基本步骤：

1. 数据导入

- 打开 Excel，将数据导入工作表中。
- 如果数据分布在多个工作表或文件中，可以使用“数据”选项卡中的“来自其他来源”的功能导入数据。

2. 数据清洗

- 清洗数据，去除重复值、空值和错误数据。
- 使用筛选、排序等功能整理数据。

3. 数据计算

- 使用公式进行数据计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。
- 利用透视表快速分析数据。

4. 数据可视化

- 利用图表功能，将数据可视化，如柱状图、折线图、饼图等。

Python 数据分析工具

Python 是一种高级编程语言，也是一种流行的数据分析工具。以下是使用 Python 进行数据分析的基本步骤：

1. 数据导入

- 使用 Pandas 库加载数据，创建数据框(DataFrame)。
- Pandas 支持多种数据格式，包括 CSV、Excel、SQL、JSON等。

2. 数据清洗

- 删除重复值、处理缺失值、转换数据类型等操作。
- 可以使用 Pandas 提供的函数快速清洗数据。

3. 数据计算

- 使用 Pandas 进行数据操作和计算，如聚合、分组、筛选等。
- 利用 NumPy 库进行数学运算，如向量化运算、线性代数计算等。

4. 数据可视化

- 利用 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等库进行数据可视化。
- 绘制折线图、散点图、箱线图等，以更直观地展示数据。

R 数据分析工具

R 是一种开源的统计分析软件，被广泛应用于数据分析领域。以下是使用 R 进行数据分析的基本步骤：

1. 数据导入

- 使用 read.csv()、read.xlsx() 等函数导入数据。
- R 支持多种数据格式，如 CSV、Excel、SQL 等。

2. 数据清洗

- 使用 dplyr 包进行数据清洗，如去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
- 使用 tidyr 包进行数据重塑、整理。

3. 数据计算

- 使用 dplyr 包进行数据操作和计算，如筛选、排序、分组、汇总等。
- 利用 plyr 包进行数据分组处理。

4. 数据可视化

- 利用 ggplot2 包进行数据可视化，绘制各种图形。
- 支持直方图、散点图、箱线图等，使数据更加直观易懂。

Tableau 数据分析工具

Tableau 是一款流行的商业智能软件，可以帮助用户轻松地创建数据可视化和交互式仪表板。以下是使用 Tableau 进行数据分析的基本步骤：

1. 数据连接

- 通过 Tableau 的数据连接功能导入数据源，支持多种数据源。
- 支持实时连接和抽取数据。

2. 数据分析

- 利用 Tableau 的视图和工作表功能进行数据分析和汇总。
- 支持快速生成交互式图表、地图和仪表板。

3. 仪表板设计

- 设计交互式仪表板，将不同的数据可视化组合在一起。
- 添加筛选器、参数等功能，使用户可以自定义查看数据。

4. 数据共享

- 将设计好的仪表板导出为图片、PDF 文件，或发布到 Tableau Server，实现数据共享和协作。
- 支持安全的数据共享和权限管理功能。

综上所述，数据分析工具有多种选择，用户可以根据自身需求和技能水平选择相应的工具进行数据分析。希望以上内容对您有所帮助！