数据分析软件有哪些?有哪些好用的数据分析软件工具

知梧 487 2022-12-16

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本文目录一览:

  • 1、数据分析软件有哪些?

  • 2、常见的数据分析软件有哪些?

  • 3、数据分析软件工具有哪些

  • 4、数据分析软件哪家好

  • 5、好用的数据分析软件有哪些?

数据分析软件有哪些?

1、Excel


为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


2、SAS


SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法。


3、R


R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。


4、SPSS


SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。


5、Tableau Software


Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

常见的数据分析软件有哪些?

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍,更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:

一、Excel

Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具,也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能,可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面,对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。

二、SQL软件

SQL是一种数据库语言,它具有数据操作和数据定义功能,交互性强,能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统,技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。

SQL作为一种操作命令集,以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎,成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度,有效处理复杂任务,是提高工作效率的关键。

三、Python软件

Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型,以及解释性语言的本质,使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码,适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档,所以更容易上手。

四、BI工具

BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案,可以有效地整合企业中现有的数据,快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据,帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理,数据清理,然后是数据建模,最后是数据可视化,用图表识别问题,影响决策。

在思迈特软件Smartbi的例子中,Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义,通过可视化工具来处理数据,使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型;它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有:采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。

它能通过表格填写实现数据采集和补录,并能对数据源进行预先整合和处理,通过简单的拖放产生各种可视图。同时,提供了丰富的图标组件,可实时显示相关信息,便于利益相关者对整个企业进行评估。

目前市场上的大数据分析软件很多,如何选择取决于企业自身的需求。因此,企业在购买数据分析软件之前,首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手,对需求了解不多,不妨多试试BI工具,BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

数据分析软件工具有哪些

1.Excel

Excel不用多介绍,职场人都知道的国民办公软件。处理数据的功能简单又强大,所以能一直经久不衰。日常中需要数据统计、数据计算、可视化展现,也都能通过这款工具实现。

当然,应付日常生活中微量的数据Excel足够了,但如果要处理大数据就应付不过来了。新手想了解数据分析,可以先从excel入手。

2.Python

现在很多企业都在使用Python编程语言,于是有很多数据分析岗位出现了需要会使用Python这样的招聘要求。Python由于语法简单明了,从而受到非常多IT从业者的青睐,同时它也容易上手,非常适合程序员小白入门学习。

学习完这门编程语言后,你就可以通过写代码来实现你想要的分析效果。但如果你只是想学习数据分析的思维,而不想接触代码,那么可以不学。

3.SQL

企业中的数据往往是海量的,且都存放在数据库中。如果长期和数据库打交道,就需要学习SQL语句来实现从数据库中存取数据、清洗数据了。当然如果还没接触到数据库,那么也可以先不学。

4.BI工具

BI即商业智能,它将企业中的数据进行有效整合,经过处理后将数据呈现以帮助企业做出经营决策。关于BI工具市面上有很多,今天列举三款工具,分别是Tableau、Power BI和DataFocus。

5.Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件,相比其它BI工具比较不一样的是,它会在导入数据后将数据分为维度和度量两类,维度就是属性列,比如国家、地区等,度量就是数值列,比如销售额、销售量等。然后再将维度或度量拖拽到行或列中,即可生成各种图表与趋势线。

数据分析软件哪家好

常见数据分析软件的数据分析软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。

1、Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施数据分析软件,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2、SPSS

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析数据分析软件,大多青睐于SPSS。

3、Excel

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作数据分析软件,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel还提供高级查询功能,最操作的简单,其中自动汇总功能简单灵活。高级数学计算时,Excel也只用一两个函数轻松搞定。

4、Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

5、 Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

数据分析注意

1、要注意每种统计分析方法的适用范围。

许多分析方法对数据的要求很高,如果样本的分布不符合要求,样本量数量不足,或者存在大量的伪样本,都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。

2、在选择一种数据分析方法的同时,要按照方法的要求整理数据库。

错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。数据分析软件我们在使用任何研究模型之前,都要考虑数据的适用性。同样,数据的合理转换也很重要。

好用的数据分析软件有哪些?

1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。


2、数据处理工具数据分析软件:Excel。数据分析师,在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio,Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

数据分析软件有哪些?有哪些好用的数据分析软件工具?


3、数据库数据分析软件:MySQL。Excel如果能够玩的很转,能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限,如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术,一般Mysql。


4、数据可视化:Tableau 思迈特软件。如果说前面2条是数据处理的技术,那么在如今“颜值为王”的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活。


5、大数据分析:SPSS Python HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”,Mysql是“中型数据处理工具”那么,大数据分析,涉及的面就非常广泛,技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。


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