考研数据分析工具包括以下几种：
Python
Flask框架：用于构建Web应用程序，可以整合其他工具进行数据展示和分析。
Pandas库：用于数据处理和分析，支持各种格式的数据导入导出。
Matplotlib和Seaborn：用于数据可视化，创建各种类型的图表。
Scikit-learn：用于机器学习，包含大量的机器学习算法。
R语言
ggplot2、dplyr和tidyr：用于数据操作和可视化，提供高效的数据处理能力。
SPSS
数据管理、描述性统计、复杂统计测试：适用于社会科学、市场研究等领域，用户界面友好，支持多种数据格式。
Stata
数据管理、统计分析和图形绘制：操作简洁，结果输出格式规范，适合经济计量分析。
SAS
综合性统计分析软件：提供从数据管理到高级分析的全流程服务，适用于大规模数据集和企业级数据分析。
Excel
基础的数据分析工具：适用于小规模数据处理，提供数据整理、图表制作、VBA宏编程等功能。
Tableau
数据可视化工具：直观易用，无需编程知识，通过拖拽即可创建各类图表和仪表盘。
Power BI
微软生态整合：与Excel、Azure等微软应用程序无缝集成，提供数据抽取、处理、分析到报告的全流程服务。
CNSknowall平台
数据分析和图表绘制：提升科研工作效率，简化复杂分析过程，支持科研绘图、生信分析和统计分析。
研定数据.考研择校和调剂数据库
智能大数据系统：基于客观数据，通过有效分析和智能算法帮助考生选择院校和调剂，提高考研录取成功率。
这些工具各有优势，可以根据具体需求选择合适的工具进行数据分析。例如，对于需要大规模数据处理和机器学习项目，Python及其相关库是很好的选择；而对于需要快速数据可视化和分析，Tableau和Excel则更为便捷。