㈠ 3大常用的數據分析工具是什麼
3大常用的數據分析工具如下：1、思邁特軟體Smartbi
思邁特軟體Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。
2、MineSet
MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。
3、QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，他的目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
㈡ 分析數據的軟體有哪些
1、Excel
Excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的數據分析工具，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，數據透視圖是Excel中最重要的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表，中級學函數透視表，高級學習VBA。EXCEL功能的強大隻有那些正真學過它的人才能知道
2、SQL
毫不誇張地說，SQL是數據方向所有崗位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中，理解SQL的執行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。
4、Tableau
Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處，都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、色彩及操作界面給人一種簡單，清新的感覺，做出來的圖比 excel 的更美觀。
5、SPSS
SPSS界面操作比較簡單，只要認識軟體基本界面和功能，准備好數據輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透SPSS給出的分析結果，需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型，能解決絕大部分統計學問題。
㈢ 大數據分析 哪些工具經常會用到
說一些我常用到的大數據分析工具
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。
㈣ 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。
㈤ 常見的大數據分析工具有哪些
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
㈥ 數據分析常用哪些工具
㈦ 目前常用的市場數據分析軟體有哪些
1、思邁特軟體Smartbi：具有儀表盤、靈活查詢、電子表格(中國式報表)、OLAP多維分析、移動BI應用、Office分析報告、自助BI分析、數據採集填報、數據挖掘等功能模塊，適用於領導駕駛艙、KPI監控看板、財務分析、銷售分析、市場分析、生產分析、供應鏈分析、風險分析、質量分析、客戶細分、精準營銷等管理領域。2、Excel：為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它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。
3、SAS：SAS由美國NORTH?CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。SAS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。
4、R：R擁有一套完整的數據處理、計算和制圖功能。可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。
5、Spss：SPSS除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。
數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台
㈧ 數據分析師常用工具有哪些
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。
㈨ 數據分析工具有哪些，有什麼區別
Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。Smartbi Excel分析的功能亮點
1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定
2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析
3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據
4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據
5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境
6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算
7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台
㈩ 數據分析工具常見的有哪些
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。
在Excel，需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用，特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真，掌握數據主動權，全面掌控數據；Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值，輕松整合海量數據：各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果，讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的，需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。
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
如何理解數據可視化？像我們以前上學的時候學過的柱狀圖，餅狀圖，也是數據可視化的一種。只是在現在，簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是開源的，代碼可以自己改，種類也非常豐富，這里不多做介紹，可以去創建一個工作區了解下。
4、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等
如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因
大數據分析需要處理海量的數據，這對於數據分析師的工作能力要求就比較高，一般來說，大數據分析師需要會
（1）會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。
（2）會一些SPSS modeler基礎應用，這部分技能對應數據建模分析師
（3）何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作；會使用R語言數據可視化操作，讓學員學會如何用R語言作圖，如條形圖、折線圖和組合圖等等；是R語言數據挖掘，本部分數據挖掘工程師
（4）用Python來編寫網路爬蟲程序，從頁面中抓取數據的多種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行並發抓取等
總結一下