学会哪些数据处理工具，才能应对大数据时代？

在大数据时代，海量的数据成为一种富裕的资源。不过，大数据本身就是一堆以可读性不佳的方式存在的数字，想要从其中提取有价值的信息，需要运用各种数据处理工具。

选择合适的数据处理工具是重要的一步。考虑到数据体量、处理速度、数据类型、统计方法等因素，市面上有各种数据处理工具供选择，比如Excel、SPSS、Python、R、SAS等。应根据实际需求、自身背景、工具熟练程度等多方面综合考虑。

以下几项数据处理工具，可以考虑在将来的实际工作和学习中使用：

Excel是广为人知的电子表格软件，它除了可以执行基本的数据输入、格式化、计算外，还可实现图表制作、数据筛选、数据透视、多种统计分析方法等功能。因此Excel在商业分析领域得到了广泛应用，在排除数据垃圾、进行数据清洗、整理数据、做数据可视化等场合都会用到。

Python是一种易学易用、高效且具有强大扩展性的编程语言。它包含了众多模块，数据处理、数据清洗、数据分析、机器学习等应用中的数据静态、动态处理、数据挖掘和建模都可以通过Python实现。Python广泛应用于开源软件、金融、生产制造、医疗、科学和大数据分析等行业。

SAS是一种统计分析软件，专门用于高级数据分析、预测建模。它具有高度的用户定制性和可扩展性、支持大规模数据处理，并且容易实现数据导入导出。SAS在金融、生物、医学、化学、商业分析等行业应用广泛。

在大数据时代，数据处理成为第一需求。选择合适的数据处理工具，可以让我们从混沌的数据中提炼出价值，为商业提供洞察、为科学提供支持，更好地指导我们做出战略决策。