Excel 是最基本也是最常用的一种跨境电商数据处理工具，其功能非常强大，通过 Excel 进行的数据处理包括对数据进行排序、筛选、去除重复项、分列、异常值处理、做透视表等。除此之外，还有 SQL、Hive、Python、GoogleAnalytics、GrowingIO、BI 等工具，每种工具都各有优缺点，应视具体情况、侧重点来选择工具。
在数据处理的不同阶段，应用不同的工具对数据进行处理。
在数据转换阶段，专业的 ETL、Informatica 和开源的 Kettle 等工具可帮助完成数据的提取转换和加载。在数据存储和计算阶段，利用 Oracle、DB2、MySOL 等工具可对数据进行存储和计算。在数据可视化阶段，BIEE、Microstrategy、Z-Suite 等工具，可对数据的计算结果进行分析和展现。
数据处理的软件有 Excel、Origin 等，当前流行的图形可视化和数据分析软件有 Matlab、Mathmatica 和 Maple 等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要具备一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用 Origin 就像使用 Excel 和 Word 那样简单，只需单击鼠标，使用菜单命令就可以完成大部分工作，并获得满意的结果。
如果使用 Excel 进行数据分析，好处是显而易见的: 非常方便，尤其是对个人来说，成本低，功能也足够强大。
但是，如果企业使用 Excel 进行数据分析，通常会遇到以下问题。
(1)数据分析不普及:业务人员使用 Excel，通常只对简单的数据进行分析，他们认为复杂的数据分析起来太烦琐，需要找 IT 部门帮忙。
(2) 效率低，成本高:取数头数据分析，IT 人员画报表、做数据分析，沟通周期长，人工成本高。
(3) 功能不足:用 Excel 处理数万个以上的数据时，会出现卡顿的情况。
面对这种困境，企业需要有强大的 BI 数据分析工具的支持，如此向下可以帮助 IT 部门进行数据管理和控制，向上可以充分利用底层数据，支持前端业务数据应用。
