❶ 數據分析,除了Excel數據透視表,還有什麼工具
現在市面上有很多做數據分析、可視化圖表的工具。
我們公司采購過,所以對這塊比較了解,列出當時選型時主要考慮過的一些工具,給題主和其他人做參考,以下順序隨機,無優劣之分。
1. Tableauhttps://www.tableau.com/zh-cn/procts/desktop
這個是可視化界的大神級軟體了,我們分析師強烈推薦的,可能是由於專業度比較高,選型小姐姐很久都沒搞懂怎麼用,因此放棄。(這個跟我們公司采購軟體的要求有關,領導想要一個全員都能上手的數據軟體)
2. 數據觀https://www.shujuguan.cn/
這個是我們最後選中的數據分析工具,理由是操作簡單,全員可上手。他們家的分析模板很全,從銷售到財務,從人力到運營,上傳數據就能自動生成報表,非常貼心。數據分析基礎弱,又想試試的推薦這個。
3. Echartshttp://echarts..com/index.html
這個的效果真的是蠻酷炫的,就是那種會定睛看很久的,但是需要編程基礎,對於全員使用這個要求不太友好,所以最後放棄了,還是因為選型姐姐根本就不會編程。
4. 帆軟http://www.finereport.com/
算是比較老牌的數據分析公司了,旗下有Finereport和FineBI,最終未入選原因是專業名詞比較多,有使用門檻,沒有數據協作這個功能,也就是在軟體里不能像微信一樣做到即時溝通,這個數據觀有。
5. 永洪http://www.yonghongtech.com/
這個情況和帆軟有點像,專業名詞,需要SQL基礎,還有一個原因是,不能連接第三方數據源,比如金數據、微信公眾號、雲表格這些,人工頻繁導數據會增加工作量,因此放棄。
以上給大家做參考,也歡迎大家在評論區一起討論。
順便贊一下的話,就更好啦!
excel因為可以做簡單的數據分析,而給大家帶來了很多便利。但如果涉及到復雜的數據分析,數據運算,大屏可視化圖表,氣氛就會變得尷尬起來。
搞不好,還會出現電腦死機,數據丟失等情況。
接下來,我將用3分鍾的時間,向你介紹一款兼容excel功能,但功能更為強大的工具—— 雲表企業應用平台 。 (文末會送出免費的獲取方式,如果你趕時間,也可以拖至文末獲取)
智能數據可視化運用智能搜索技術,從設計到實現只需要 7分鍾 ,可以做到媲美專業的數字大屏開發效果。 增強後的數據看板功能模塊,可以進行高度、靈活的自定義。
比如設定復雜的大屏背景、組件風格、界面配置、全局擺放,動態效果.......
業務人員無須設計師參與即可完成開發。
快速實時計算信息瞬息萬變,決策毫秒之間。
DataFocus採用列式數據存儲的方式,通過自帶的內存計算引擎,無須預先建立CUBE, 數據分析實時交互,完全滿足管理決策中經常遇到的臨時性分析、多變的業務需求和頻繁的結果刷新。
IT部門將從此告別延時報表分析,億級數據秒級響應。
可以免費使用目前,雲表是有提供免費版本的,適用於中小微企業。
如果大企業要用,增加並發數即可。
更高能的在後面你一定想不到,它除了是一款報表軟體,還是一款免代碼開發工具。
像 華為 、 浙江恆逸 、 南方物流 、 許繼電氣 、 香港建滔集團 、 中冶 等20萬+企業或機構,早已通過雲表,開發出各種個性化的管理軟體,包括 MES , WMS , ERP , OA , BRP , SRM , CRM , 進銷存 等。
你以前的固有思維是不是,這些管理軟體,要麼請人定製開發,要麼直接購買成 品。
可一旦你這么做了,正中了軟體供應商下懷,後期有得你折騰。
系統的更新迭代 ,是一個特別棘手的問題,很多想全面實施信息化建設的企業,就栽在了這里。
因年代久遠,軟體架構與設施已經非常落後,想要找供應商進行軟體更新迭代的時候,這時候供應商就玩起了「消失」,也很難再找到那些熟悉過時技術的人員。
另一種情況,就是,你得靠燒錢升級維護,才能保證系統正常運行下去。
所以說,還不如自己動手開發,來得痛快。
而雲表的易用性, 恰好彌補了,企業人手不足,資金不足 這些問題。
這是一款業務人員就能上手的開發工具,你只要有自己的業務邏輯,就可以通過雲表, 拖拉拽,輸入中文文本信息 ,搭建出能隨企業發展而成長的個性化管理軟體。
你沒看錯,功能隨需而改,任何時候都行!
此外呢,只要你想得到的業務,它基本上都能解決。
譬如 許可權控制,工作流,流程審批,多人協同 ,H5頁面製作,鬧鍾提醒,消息群發,文件整合,與用友金蝶等第三方軟硬體集成,掃碼入庫......
只有你想不到,基本上沒有它做不到。
而且, 各系統之間數據共享,信息互通,不存在任何兼容問題 。
對了,它還能生成移動端app,封裝PDA掃描器,設備感測器,讀卡器等硬體的驅動程序,對接廣泛的物聯網設施。
時間原因,今天就分享到這,解鎖更多功能,需要你自己去實踐。
下面,我在這里留下免費的獲取方式。
試試嘛,畢竟免費,試了也不虧!
希望我的回答能夠幫助到您,如果有什麼疑問,評論區見。
要想從事數據分析的工作,我覺得一定要掌握一些數據的可視化分析軟體的使用方法。為什麼說一定要去掌握數據可視化軟體的分析方法呢,舉個最簡單的例子,我們都知道數據量很大,但是雜亂無章的數據本身是沒有任何意義的,只有將數據進行統計分類,才能展現出龐大數據的背後意義,因此,我認為掌握一款自助式數據 探索 與可視化分析的軟體是十分必要的。現在市面上類似的平台有很多,我用的是東軟平台雲的一個叫DataViz的,個人覺得還挺好用的,你可以看一下效果。
其它工具好不好用我不知道,但是數據分析工具里的「扛把子—— 夥伴雲, 我必須強烈推薦!
夥伴雲支持數據 手動填寫 和 excel批量導入 ,儀表盤集大數據分析、可視化報表、智能辦公桌面於一體,不僅可以用來製作常規的可視化圖表,還支持超級炫酷的數據大屏, 作為一款數據可視化 軟體,可以說是非常 簡單 、 好用了!
以下就是用夥伴雲儀表盤及數據大屏做出來的效果,近距離感受一下!!
在夥伴雲,我們可以能把不同工角色及職位常用的快捷入口、想要看的統計分析數據,都集中在儀表盤呈現!
比如,老闆想要查看公司財務報表,店長想要檢查各店面的執行、整改情況,銷售想要預測商機、計算提成......只需進入相應的工作台就可以了!
1、支持手動填寫,也支持導入Excel
2、無限組合的圖表組件,帶來無限視覺分析的可能
夥伴雲儀表盤可提供折線圖、散點圖、條形圖、雙軸圖、餅圖、漏斗圖、地圖等20餘種圖表組件,用戶可以根據不同的應用場景自由選擇,點擊組件可快速添加圖表、拖拽即可完成布局。即使是不懂任何技術的小白也能夠發揮創意,實現自己想要的可視化應用。
3、數據倉庫:數據中心的超級加工廠
夥伴雲數據倉庫可合並鏈接多個表格數據,並可對在線表單進行增刪改查、批量操作等編輯功能,聚合後的表格添加到儀表盤中,可以進行更加豐富的數據分析。
4、高端智能數據大屏,真「屏」實「據」更炫酷
無論信息公示、公開匯報、實時指揮還是監控預警,數據大屏都能讓數據動態一目瞭然,幫您快速掌握業務進展,及時進行問題追蹤。它自帶炫酷炸裂的效果,當你向領導/投資人匯報工作時,分分鍾就能震(hu)撼(zhu)對方!
總之,用完夥伴雲,整體感受就是超奈斯
在企業軟體行業有一個明顯趨勢,那就是使用雲表企業應用開發平台這類產品作報表工具的企業越來越多了,而經過統計,這些企業中超過80%都用過Excel或網路版Excel作為報表工具來進行辦公。
為什麼原先用Excel的企業會轉用雲表呢?在兩者之間功能上有什麼區別促使他們轉用後者?我們可以將兩者做個對比來剖析。
像Excel但性能更優
雲表這款軟體的用戶很多上手得很快的都是財務人員,因為它在繪制報表的操作類似於EXCEL。
Excel的問題很明顯,它不是資料庫,一旦數據太多,如果把它們都統計在一個Excel的數據總表裡,打開和查詢就會很慢很慢,而且它本身是一款單機軟體,如果沒有插件支持沒辦法做到多人協同,而且沒辦法輕易地實現錄入檢驗、快速填報、簡化操作等……可以說數不完。
而用雲表,這些問題都可以簡單解決,它雖然操作類似EXCEL,但它做不到依賴於EXCEL,它有自己獨立的客戶端,在處理大量數據的時候性能上要比EXCEL好太多,而且實現多用戶協同合作之類的高級功能時簡單得多,不需要任何技術基礎。
通過它,用戶只需簡單的滑鼠點擊、拖拉拽和中文文本輸入就能製作智能化的報表,並在系統上將報表集成統合,形成OA、CRM、進銷存、WMS、EAM、ERP等各種管理軟體。
好用易上手的開發平台
Excel功能強大大家都知道,但要用它實現辦公自動化可不容易,需要學習使用VBA編程、學習宏操作,沒有一點編程技術還真做不到。雲表是個免代碼的開發平台,它的設計初衷就是讓任何沒有編程基礎的人,學會開發自己的企業管理軟體。
免代碼的平台,需要什麼功能,都能自己搭建,哪個部門需要什麼功能,都能自己設計,完全按照企業、部門業務流程來,功能100%適用。
做報表,最辛苦的就是重復與繁雜的工作,提取數據、匯總分析,每個季度每個月每個活動都要做表,這是很折磨人的。
這也是為什麼那麼多企業選擇管理軟體,像這樣在雲表上搭建好了管理系統,需要什麼報表,提前設計好模板,數據匯總在一個系統里,系統都會根據規則實時分析演算,不用每個季度都重新設計、採集數據,減少大量繁復的工作。
雲表是個平台,是個開發工具,意味著它能適應任何行業,滿足任何企業的個性化需求,適用范圍廣;
系統可以協同辦公,可以高度集成、智能化,能搭建真正的管理軟體,功能強大;
自己的系統自己開發,企業要發展,軟體也能隨時添修刪改,靈活度高,發展潛力深……
免代碼的開發工具,沒有門檻,無需基礎,很簡單就能學會,實在擔心學不會,雲表還為用戶開設了免費的培訓班,10個課程基本就能掌握了,初高中生來學習都完全沒問題。
用這個軟體來做報表,可以說是一勞永逸,無論是企業或是員工,都能在這一步步的功能搭建上逐漸把精力轉移到更有價值的工作上,做到高質量的管理和決策。
可以幫助員工減少工作量、增加工作效率,也難怪越來越多的人轉用雲表作為他們的報表軟體了。
官網注冊地址如下,不用謝我,請叫我雷鋒
https://www.iyunbiao.com/signup/A3MVVQ240
我知道的有python,微軟powerbi,tableau,qlik,R。
我自己比較熟悉微軟powerbi,和Excel結合緊密,容易上手。推薦。
❷ 常用的數據分析工具有哪些
雖然數據分析的工具千萬種,綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
R軟體
SPSS
Excel
SAS軟體
Python,是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言,能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然後對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3D游戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題,某些可能不提供跨平台的實現。
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具,但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數,從而使使用者能靈活機動的進行數據分析,甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體,具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能,能夠讀取及輸出多種格式的文件。
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析,相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程,幾乎囊括了所有最新分析方法,其分析技術先進,可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
❸ 數據分析的常見工具有哪些
1、數據處理工具:Excel
數據分析師,在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio,Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位,因此,在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
2、資料庫:MySQL
Excel如果能夠玩的很轉,能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限,如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化:Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術,那麼在如今“顏值為王”的現在,如何將數據展現得更好看,讓別人更願意看,這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報,那麼你不可能給他看單純的數據一樣,你需要讓數據更直觀,甚至更美觀。
❹ 數據分析的常見工具有哪些
初級的Excel
高級的有SAS SPSS kettle
編程的有R語言 python語言
還有一些是報表工具
編程工具比較重要,因為可以自己根據情況編輯,而不是只能用現成的
❺ 數據分析用什麼軟體
做數據分析,比較好用的軟體有哪些?
數據分析軟體有很多種,每一種都適合不同類型的人員。
簡單說:
Excel:普遍適用,既有基礎,又有中高級。中級一般用Excel透視表,高級的用Excel VBA。
hihidata:比較小眾的數據分析工具。三分鍾就可以學會直接上手。無需下載安裝,直接在線就可以使用。
SPSS:專業統計軟體,沒有統計功底很難用的。同時包含了數據挖掘等高大功能。
SAS:專業統計軟體,專業人士用的,不懂編程還是不要碰了。
MARLAB:建立統計與數學模型,但是比較難學,很難上手。
Eview:比較小眾,建立一些經濟類的模型還是很有用的。計量經濟學中經常用到。
各種BI與報表工具:FineBI,FineReport,tableau,QlikView等。
比較好的數據分析軟體有哪些?
SPSS是軟體里比較簡單的 ,學校里使用的比較多一些,可以採用菜單的模式 帶少量的命令編輯MATLAB常常在建立統計和數學模型的時候比較好用 但是很難學 反正我學了一個學期楞是就知道個皮毛Finereport 兼顧了基本的數據錄入與展現功能,一般的數據源都支持,學習成本比較低,比較適合企業級用戶使用,SAS我沒用過
網站數據分析工具哪個好用些阿?
推薦吆喝科技的ab測試,軟體分析的數據比較全面和精準
學數據分析需要熟悉哪些軟體基礎
軟體只是一個工具 看你要從事的數據分析的方向很深度而定
一般的用excel也可以進行常規簡單的數據分析
再深入一點的用spss、stata、sas
如果要搞數據挖掘的話,用spss modeler / sas
不過一般的常規數據分析用excel和spss基本上能夠應付
常用的數據分析工具有哪些
數據分析的概念太寬泛了,做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的?是個人用還是企業、部門用呢?應用的場景是製作簡單的個人圖表,還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析?
那就說說應用最廣的BI吧,企業級應用,其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分,主要用於數據整合,構建分析,展示數據供決策分析的,譬如FineBI,是能夠」智能」分析數據的工具了。
android數據分析工具用什麼軟體
1. 開源大數據生態圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生,早期Hadoop生態圈逐步形成。
開源生態圈活躍,並免費,但Hadoop對技術要求高,實時性稍差。
2. 商用大數據分析工具
一體機資料庫/數據倉庫(費用很高)
IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
數據倉庫(費用較高)
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
數據集市(費用一般)
QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Data Mart 等等。
前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
數據分析軟體有哪些,他們分別的特點是什麼
除了EXCEL 數據分析用的多的有以下幾個軟體,你看看你們公司符合哪個
SPSS(StatisticalProct and Service Solutions),「統計產品與服務解決方案」軟體,是數據定量分析的工具,適用於社會科學(如經濟分析,市場調研分析)和自然科學等林林總總的統計分析,國內使用的最多,領域也多。
SPSS就如一個傻瓜相機,界面友好,使用簡單,但是功能強大,可以編程,能解決絕大部分統計學問題,適合初學者。它有一個可以點擊的交互界面,能夠使用下拉菜單來選擇所需要執行的命令。它也有一個通過拷貝和粘貼的方法來學習其「句法」語言,但是這些句法通常非常復雜而且不是很直觀。
SPSS致力於簡便易行(其口號是「真正統計,確實簡單」),並且取得了成功。但是如果你是高級用戶,隨著時間推移你會對它喪失興趣。SPSS是制圖方面的強手,由於缺少穩健和調查的方法,處理前沿的統計過程是其弱項。
SAS是全球最大的軟體公司之一,是全球商業智能和分析軟體與服務領袖。SAS由於其功能強大而且可以編程,很受高級用戶的歡迎,也正是基於此,它是最難掌握的軟體之一,多用於企業工作之中。
SAS就如一台單反相機,你需要編寫SAS程序來處理數據,進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤,找到並改正這個錯誤將是困難的。在所有的統計軟體中,SAS有最強大的繪圖工具,由SAS/Graph模塊提供。然而,SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而復雜,圖形的製作主要使用程序語言。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的,正所謂「五年入門,十年精通」,最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能,得到高級用戶的青睞。
R 是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境,屬於GUN系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體,它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具,多用於論文,科研領域。
R的思想是:它可以提供一些集成的統計工具,但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數,從而使使用者能靈活機動的進行數據分析,甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。因此R有很多最新的模型和檢驗方法,但是非常難自學,對英語的要求很高。R與SAS的區別在於,R是開放免費的,處理更靈活,同時對編程要求較高。
大數據是什麼意思?哪些軟體適合大數據分析?
大數據定義什麼的網路很多。個人理解:現有的互聯網數據量越來越大,面對這么大的數據量,如何利用好這些數據是極具挑戰性的。一方面數據量提升,數據處理的方法必須改變,才能提高數據處理速度,比如大規模,高並發的網站訪問,12306,淘寶天貓什麼的;另一方面從這些海量數據中挖掘出有用的信息,比如根據淘寶根據用戶點擊訪問,反饋出用戶的喜好,給用戶推薦相關商品。
推薦Hadoop,適合大數據處理的。
網上學習資料很多,自己搜去!
當然你也可以自己使用資料庫MYSQL等去做大數據處理,這樣很多Hadoop做好的東西都需要你自己去做。要是熟悉某個資料庫,並且應用明確就用資料庫自己去做吧!
加油!
數據分析軟體哪個好
最常用的是spss,屬於非專業統計學的! sas是專業的統計分析軟體,需要編程用,都是專業人士用的 數據分析中的數據挖掘,可以使用spss公司的clementine
大數據分析一般用什麼工具分析
在大數據處理分析過程中常用的六大工具:
Hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的,因為它假設計算元素和存儲會失敗,因此它維護多個工作數據副本,確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的,因為它以並行的方式工作,通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的,能夠處理 PB 級數據。此外,Hadoop 依賴於社區伺服器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。
HPCC
HPCC,High Performance puting and munications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年,由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目:高性能計算與 通信」的報告,也就是被稱為HPCC計劃的報告,即美國總統科學戰略項目,其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃,該計劃的實施將耗資百億美元,其主要目標要達到:開發可擴展的計算系統及相關軟體,以支持太位級網路傳輸性能,開發千兆 比特網路技術,擴展研究和教育機構及網路連接能力。
Storm
Storm是自由的開源軟體,一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流,用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單,支持許多種編程語言,使用起來非常有趣。
Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法,Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹,「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作,將面向全球軟體工程師持續推廣。
RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案,在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛,包括各種數據藝術,能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品,它是一個以流程為中心的,面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來,方便商務智能應用的開發。它的出現,使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等,能夠集成在一起,構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
❻ 目前都有哪些數據分析的工具
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助,而大數據分析是去分析海量的數據,所以就不得不藉助一些工具去分析大數據,。一般來說,數據分析工作中都是有很多層次的,這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據,數據的存儲是一個非常重要的事情,如果懂得資料庫技術,並且能夠操作好資料庫技術,這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫,這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的,這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本,對中小企業,一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫,其實這個時候本身除了數據存儲,也包括了數據報表和數據分析了,甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2,Oracle資料庫都是大型資料庫了,主要是企業級,特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了,一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說,當企業存儲了數據後,首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表,Bill報表,這都是全球最流行的報表工具,非常規范的報表設計思想,早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統,不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體,這個軟體是近年來非常棒的一個軟體,當然它已經不是單純的數據報表軟體了,而是更為可視化的數據分析軟體,因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具,當然我們最常用的就是Excel,我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體,首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常強大,甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說,有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體:當前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析,到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化,從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析,現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體:大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體:這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等,而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體:製作圖表的軟體,生成的是Flash
❼ 數據分析最常用的工具有哪些
1、Excel
Excel作為最基礎也數據分析工具,同時也是最主要的數據分析工具。Excel有多種強大功能,比如創建表單,數據透視表,VBA等等,Excel的系統十分強大,以至於沒有任何一個分析工具是可以超越它的,可以根據自己的需求分析數據。
Excel可以滿足絕大部分數據分析工作的需求,同時也提供友好的操作界面,對於具備基本統計學理論的用戶來說Excel是比較容易上手的,就是它的處理的數據量較小。
2、SAS
SAS功能強大並且可以編程,很受高級用戶的歡迎,也正因為此,它是比較難掌握的軟體之一,在企業工作中用的比較多,需要編寫SAS程序去處理數據。
3、SPSS
SPSS是世界上最早採用圖形菜單的驅動界面統計軟體,其最大的特點就是操作界面極為友好,輸出的結果美觀漂亮。用戶只需掌握一定的Windows操作技能,精通統計的分析原理,就能夠使用該軟體為特定的科研工作而服務。SPSS採用了Excel表格的方式輸入與管理數據,數據的介面較為通用,可以方便地從其他資料庫當中讀入數據。其統計的過程包括常用的、較為成熟的統計過程,可以完全滿足非統計專業人士的工作需要。
4、SQL
SQL可以說是數據方向所有崗位都要掌握的工具,入門相對比較簡單,概括起來就是增刪改查,SQL需要掌握的知識主要包括數據的定義語言以及數據的控制語言和操控語言。在數據操控的過程中要能夠理解SQL的語法順序和執行順序,理解SQL與各種join的 不同,熟練的掌握SQL的重要函數,想要入行數據分析,SQL是必要技能。
5、Python
Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計的語言。它的語法簡潔清晰,Python在數據分析和數據可視化等方面都顯得比較活躍。
同時Python具有強大的編程能力,但是這種編程語言不同於R或者matlab,python有非常強大的數據分析能力,還可以利用Python進行爬蟲,寫游戲,和自動化運維,在這些領域當中有應用很廣泛,這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題,體現了Python有利於各個業務之間的融合,使用Python,能夠大大地提高數據分析的效率。
6、BI工具
BI工具是按照數據分析的流程進行設計的,商業智能的BI是為數據分析而生的,誕生起點很高,目的是為了縮短商業數據到商業決策的時間,並用數據去影響決策。
❽ 數據分析的工具有哪些
一,rapidminer,在全世界的范圍內,它算是一個比較領先的數據挖掘解決方案,之所以它會得到大家的推崇和認可,跟它有先進技術作為依託有一定關系,它涉及的范圍很廣,許多行家在受訪過程中紛紛表示,總是用它來簡化數據挖掘過程中的一些設計和評價。
二,Hpcc,它是為了加快信息高速路而安排的一個計劃,據悉,該計劃一共投入了百億美元的資金,前期研發的目的是為了開發可擴展的軟體和系統,希望以此來開發有著千兆比特的網路技術,因為它的傳輸能力極強,所以被應用於大數據分析中。
三,Hadoop,現在許多大數據分析新人都喜歡用hadoop來直接代表大數據分析,可見它是很重要的,之所以它會得到大眾的推崇和認可,其中一個原因就是它先預設了計算元素、存儲可能失敗的前提,然後通過多角度切入去確保這些可能被有效控制,不出現。
四,Pentaho
bi,它跟傳統的bi產品存在很大的差別,它是一個框架,該框架是以流程作為中心的,以中心作為基礎向外輻射再面向解決方案。Pentaho bi給大數據分析帶來了改革性的改變,它的問世讓quartz、jfree等獨立產品有了被集中的可能性,還能以此作為基礎為復雜的商務智能工作提供有效方案。
以上四種工具屬於大數據分析崗必備的工具,需要做到靈活、流暢使用才可以。