需要注意的是，数据分析工具仅提供决策支持的参考，投资决策还需要结合个人的投资目标、风险承受能力和市场状况综合考量。此外，股票市场是复杂的，也受到多种因素的影响，不能仅仅依靠数据分析工具来确定投资行为，还需要结合其他信息和专业知识进行综合判断。
要用数据分析工具来研判股票行情，可以按照以下步骤进行：
1. 收集股票数据：通过金融数据提供商、证券交易所或相关网站，获取到股票的历史价格、成交量、市值、财务报表等数据。
2. 数据清洗和准备：将收集到的数据进行清洗和处理，包括去除缺失值、异常值等处理，并将数据格式转换为适合分析的形式。
3. 数据可视化：使用数据分析工具，如Python中的Matplotlib或R语言中的ggplot2等，对股票数据进行可视化，以便更直观地观察股票的价格走势、成交量变化等信息。
4. 技术分析：应用技术分析工具和指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、MACD等，通过对历史股价数据的计算和分析，研判股票的技术走势，并通过图表判断股票的买入或卖出时机。
5. 基本分析：通过分析股票所属公司的财务报表、行业状况、宏观经济指标等相关信息，评估公司的价值和未来发展趋势。这可以使用财务指标、竞争分析、SWOT分析等方法。
6. 统计分析：使用统计学方法对股票数据进行分析，例如回归分析、时间序列分析等，以寻找股票价格与其他因素（如公司盈利、宏观经济指标、行业状况等）之间的关系。
7. 预测建模：基于历史数据，构建预测模型，预测未来股票价格的趋势。常用的预测方法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络、机器学习等。
8. 风险管理：利用数据分析工具排除掉风险个股，通过分析和建模来评估风险并制定适当的风险控制策略。
需要注意的是，数据分析工具仅提供决策支持的参考，投资决策还需要结合个人的投资目标、风险承受能力和市场状况综合考量。此外，股票市场是复杂的，也受到多种因素的影响，不能仅仅依靠数据分析工具来确定投资行为，还需要结合其他信息和专业知识进行综合判断。