近年来经管类专业备受热议，新的时代背景下，经管专业学生的发展前景和就业方向趋于多元化。想要在激烈的竞争中立于不败之地，学好本专业理论知识很重要，扎实掌握专业技能并熟练应用也非常重要。
对于经管专业的同学来说未来将会面临开发新产品,发现新市场,采用新技术,使用新原料,设计新的生产组织管理方式等的挑战，这些工作的顺利完成都需要一定的数据分析能力和计算机基础作为支撑，主要体现在统计和编程两方面。
学好统计可以帮助我们更直观地认识数据、分析变化、预测趋势、指导下一步决策；掌握编程知识则可以自行开发实用的辅助工具，减轻工作量和错误，也可以进行一些便捷的数据统计工作。
几个经管专业常用的计算机数据分析工具，分享给大家。
一、 MATLAB
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。由于MATLAB有强大的工程应用工具箱，目前其在理工科专业本科生中有较好的应用。
但在经管类专业本科生中MATLAB并没有得到很好的推广，多人认为MATLAB软件需要编程，不适合经管类专业本科生应用。其实，MATLAB有强大的统计工具箱、最优化工具箱以及大量的函数，通过上机实验可以使学生更直观的理解统计学中的基本概念、理论，并可培养其动手和科研实践能力。
我认为比较详细的参考书是北京大学出版社出版的《MATLAB 基础及其应用教程》 我这里有PDF版本的，如果有需要可以自行取用。
MATLAB基础及其应用教程.pdf
二、 SPSS
学习过管理统计和管理研究方法的同学对SPSS肯定都不陌生。
SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。可以提供统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务等服务。同时，SPSS也是经管类学科研究最常用的数据分析工具之一。
SPSS界面简洁，功能多样，上手简单，只要你拥有一定的统计基础知识，稍加学习就能掌握它的基本用法。在此推荐SPSS官方教程，pdf版点击链接可下载：SPSS20中文使用手册.pdf
三、Excel
不要小瞧了Excel！大多数人都用过Excel，但很多人都只了解它的最基础用法。其实，Excel拥有强大的功能数据分析功能，从简单的表格制作，到数据透视表，公式运用，再到VBA语言，还有无数的插件供你使用。目前，Excel已经成为了一门工具语言。如果你想学数据工具而不知从哪下手的话，不妨试试先深入了解一下Excel！
比较推荐YouTube上的零基础入门视频（需FQ）：https://www.youtube.com/playlist?list=PL7enJ2-v6SPm-EHMuRMCG7R7C-vXQugNM
b站上有搬运版本：https://www.bilibili.com/video/BV184411C7Ci?from=search&seid=1574036034168032903
四、MySQL & Spark SQL
MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），由瑞典 MySQLAB 公司开发，目前属于 Oracle 公司，MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发者都选择 MySQL 作为网站数据库。MySQL 使用 SQL 语言进行操作。
Spark SQL是Spark中用于处理结构化数据的模块。它与基本的 Spark RDD API 不同的地方在于其接口提供了更多关于结构化数据的信息，能够更好地应用于计算过程。这些额外的信息也能够帮助系统进行优化，从而提高计算的性能。
如果你对数据库和数据结构感兴趣不防学习一下MySQL和Spark SQL！
蓝桥云课上的MySQL基础课程比较详细：MySQL 基础课程
Spark SQL教程则推荐大家去官网上看：Spark SQL官方
五、 Python & R语言
Python 和 R语言是最适合用于数据统计和分析的两种语言，二者各有利弊。
Python作为一门成熟的通用编程语言，其语法更容易被人所接受，整合了非常多的工具包和框架，用途广泛。但Python在数据可视化方面不如R语言，目前处于全力追赶R语言的状态。
R语言是由统计学家开发出来的，因此即使你没有很多的编程知识也可以使用R。R语言具有强大的可视化功能，与大多用于工程实践的编程语言相比，R 语言更像是一个灵巧的研究工具，但R运行起来比较缓慢，在处理大量数据的性能方面比较薄弱。
学习Python和R的途径就很多了，各大编程教育网站都有教程，大家可以自行选择。刚入门的同学还是推荐大家去官网了解一下。
Python官网：https://www.python.org/
R语言官网：R: The R Project for Statistical Computing (r-project.org)
（部分图片来自于互联网）