日常业务中会出现各种各样的数据分析问题，但究其本质，其主要内容仍然是结构化数据的计算。比如：
- 指定时间段，计算各营业网点的月销售额比上期和同期比。
实现思路：对销售数据按时间段过滤，再按照营业网点、年、月进行三级分组汇总，最后进行跨行组的有序计算。
- 找出收盘价连续增长超过10天的股票。
实现思路：将日交易数据按照股票分组，组内按照日期排序，计算出股价的增长额，计算出连续正增长的天数，过滤出连续正增长超过10天的股票。
- 将合同信息、付款信息等不同来源的数据关联到项目付款进度中，并找到逾期未付款的项目。
实现思路：首先进行异构数据源之间的关联计算，之后进行分组汇总，最后进行过滤。
可以看到，这些日常数据分析问题大都可以分解为结构化数据的过滤、分组、汇总、排序、排名、关联等算法。
当然，偶尔也会出现模型或预测类的数据分析问题，比如：找出哪些商品之间存在较高的相关度，预测哪只股票将会上涨等等。这类算法需要的数学知识太多，日常工作人员一般不会掌握。这种分析在数据分析事务中非常重要，但并不是日常数据分析的主要内容。
日常数据分析的主要内容仍是结构化数据计算，因此很多工具都支持此类计算，比如：R语言、Python、SQL、集算器等。
R语言提供有dataframe数据类型，支持结构化数据计算。但R语言的设计初衷是进行科学数据的统计分析，重点在于矩阵和向量的计算，因此在结构化数据计算方面缺乏专业性。
事实上，dataframe只是R语言新增的功能，模型预测类的算法才是R语言的重点，比如：回归分析regression analysis、方差分析ANOVA analysis、一致性评估Agreement evaluation、贝努利分布Bernoulli distribution等等。这些算法在日常数据分析中很少用到。
Python有第三方函数库pandas，支持结构化数据的计算。但Pandas的设计目标仍然是科学数据的统计分析，而不是结构化数据的计算，因此在这方面并不专业。和R语言类似，Pandas的功能也是围绕模型和预测展开的，在日常数据分析中很少用到。
可以看到，支持结构化数据计算的工具虽然不少，但专业的并不多，算来算去，还是老牌计算语言SQL更专业。
SQL的设计目标是纯粹的结构化数据计算，专业性更强，而且应用面非常广。
但是对于日常分析来讲，SQL也存在不足之处，比较突出的是：应用环境复杂、不擅长有序计算。SQL的安装部署、维护管理非常复杂。SQL数据集本身缺乏序号，因此在有序计算方面存在天生的短板，比如同期比、比上期、相对区间取数、分组中的排名、分组中取前后几名等等这些是日常数据分析中常见的问题，开头提到的几个例子也大多和有序计算相关，用SQL可以解决此类问题，但难度较大。
集算器的设计目标是纯粹的结构化数据计算，这一点和SQL类似。
相对来讲，集算器的应用环境比较简单，安装部署毫无难度。集算器支持从数据库取数，也可以直接读取Txt、日志、Excel中的结构化数据。另外，集算器的序表天生具有序号，器可以轻松上面提到的有序计算。不过集算器在外存计算和内存计算的语法不 ，需要更新另一种写法，不如SQL语法的一致性好。