快速完成csv文件分析的3款好用工具，推荐！
如果你用 Excel 打开 CSV 文件时发现有乱码，对 CSV 文件进行数据分析时出现数值错误，或者csv文件数据量大excel完成不了csv文件分析，可以尝试这三款快速完成csv文件分析的好用工具！
现在很多的ERP系统和平台，导出的都是csv文件，如果用excel进行csv文件分析会出现很多问题，例如：1）用 Excel 打开 CSV 文件时发现有乱码；2）对 CSV 文件进行数据分析时出现数值错误；3）csv文件数据量大，excel完成不了csv文件分析，或者出现卡顿现象
这种情况是因为excel有最大行数限制，但csv文件没有，二者虽然说可以相互转化，但是任何一种转化的时候都有可能会丢失掉一些东西。例如：
excel转csv：csv文件本质上就是一个没有任何格式的文本文件，因此excel转csv会把excel所有的格式都丢失掉
csv转excel：使用excel打开csv文件的时候，查看和编辑的过程中，以 “0” 开头的数字会有 “0” 丢失的情况，数值类型内容可能丢失
在这里，我推荐快速完成csv文件分析的3款好用工具，既能高效地完成数据分析，也能保证数据分析的准确性
一、九数云数据分析工具
九数云可以上传csv文件分析/excel数据，也可以接入简道云/钉钉/亚马逊等其他平台数据，是一个数据存储管理中心，能进行百万级别以上的csv数据快速处理。九数云包含有数据源、分析表、仪表板、故事板等四大功能模块，能完成数据上传、清洗、分析、可视化呈现、报表呈现、分析报告等数据需求。
二、SQL
SQL是数据分析方向比较主流的技能，简单概括就是增删改查，可以从关系型数据库中取数，也可以导入csv文件分析。用SQL可以进行简单的数据清洗工作，对特定的数据需求进行定向开发，如开发成数据报表（日报、周报等）。使用SQL需要对主流的数据库有些基本的了解，如目前使用较多的数据库有 MySQL、SQL Server 和 Oracle等。
三、python
要用python进行数据分析，首先要把csv文件分析中的数据读入到python中，python的pandas库可以很轻松的读取这些数据。Python的定位在于相对全面而且开源。，既可以数据分析、还可以建模、机器学习、可视化、爬虫、甚至开发。在重复处理同样的问题上，十分的方便。但是对代码能力要求比较高。
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