如何選擇數據工具

Ⅰ 如何在mac 版 excel 中添加數據分析工具

Ⅱ 新手該如何選擇大數據分析工具

【導讀】隨著大數據技能與物聯網、雲核算、人工智慧等新技能的相互交融滲透，多技能交融的新使用正在不斷涌現，大數據已廣泛使用於各個領域。那麼，新手該如何選擇大數據分析工具呢?今日就跟從小編一起來了解下吧!

一、依據事務挑選

企業的事務不同，對大數據剖析東西的要求也不同。如電商、零售業希望能及時地把握市場信息，了解用戶畫像;而製造業、航空產業則更希望了解職業內部的信息，特別是競賽對手的行為動態。

在大數據剖析東西中，這一切都是在數據剖析的前提下得出的，這就需求大數據剖析東西有強壯的數據整合才能和短時間內處理許多數據的才能。特別是在競賽激烈、瞬息萬變的大數據年代，實時的數據剖析是掌握主動權的要害。

二、數據剖析才能是要害

一款大數據剖析東西怎麼才能打動企業的心呢?當然是靠強壯的數據剖析才能了。企業或許每天都會發生和收集海量的數據，這些數據都在等著大數據剖析東西來進行剖析和價值發掘，企業希望以短的時間從大數據剖析東西身上得到數據價值和決策支持。

三、可操控性和部署成本

這主要是針對中小企業來說的，差異於大企業在人員和東西部署上的財大氣粗，中小企業在挑選大數據剖析東西時往往會陷入價格和功能的兩難之地。還有便是許多東西的部署和保護需求專業人員，這無疑又將會使成本飆升。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「新手該如何選擇大數據分析工具?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅲ 實現數據可視化的幾個工具選擇

鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw

Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。

快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。

課程目錄：

前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升

Python基礎知識

Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面

簡單的數學計算

Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖

Python數據分析-時間序列3-時間序列分解

......

Ⅳ 如何選擇合適的數據分析工具

了解大數據分析對於企業的意義

企業應用大數據分析技術，想要達到什麼樣的成果，大數據分析工具可以幫助企業進行大數據的實時分析，提高業務的流程，因為不同的數據類型都已用不同的數據模型來表示出來，不論是結構化的數據還是非結構化的數據，大數據工具可以幫助企業處理多種多樣的數據類型，企業在選購大數據分析工具的時候要了解大數據分析工具對於企業的意義是什麼，想要達到什麼樣的效果。

大數據分析工具需要滿足的要求

大數據分析工具在數據收集、數據管理上也要有一些要求，例如可以的可以提供高級的數據分析演算法以及數據模型的分析，不僅僅可以進行結構化數據的分析，也可以進行非結構化數據的分析，還有集成演算法和數據挖掘等功能，這些都是大數據分析工具必須要包含的一些功能。不同的軟體提供商對於數據的演算法或者一些支持的方式也會有一些不同，企業也要考量哪些是最適合自己使用的，技術不是復雜越好。

了解企業內部使用大數據分析工具的人

為什麼要了解人，因為大數據分析工具是要參與企業的運營模式中去的，那麼使用的人員就涉及企業的各個層面，每一個層面的人員對於他們需要大數據分析工具可以給他們帶來的結果也是不一樣的，企業的高層只要知道數據的結論，技術部門需要知道他們可以為企業的所有用戶提供支持，對於普通員工來說，支持他們日常的工作才是最主要的，只有分析好的工具的使用者，才能讓大數據分析工具為企業獲利。

Ⅳ 數據分析常用哪些工具

Ⅵ 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

Ⅶ 企業數據分析工具怎麼選

數據分析的核心是業務，通過業務的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具就是幫我們實現結果的手段。合適的工具能幫我們更快達到終點。要選擇合適的數據分析工具，究竟從哪裡入手呢？就先從宏觀層面，向大家介紹幾個關鍵要素：
1、 產品能力
選購數據分析工具時產品的功能是否實能解決企業最關注的的問題，是否能覆蓋更多行業，數據分析工具解決的是行業通用性的問題，解決能力越強，產品越優秀。產品迭代速率是一個重要考察因素，迭代率意味著產品更新升級速度。這是一個不進則退的時代，不能根據市場需求及時調整迭代產品，就意味著無法跟上市場的節奏。
2、學習成本
學習成本不可忽視。市面上有的基於excel的簡易數據分析工具學習成本不算特別高，搭配學習文檔能較快上手。但大多數自己開發的數據分析工具，學習起來就不是那麼簡單的。每種BI工具都有自己獨特的操作方式，是否提供完善的學習資料、是否有完善的培訓體系等，會不會因為資料的不完善導致學習成本增加都是值得考慮的事情。美林數據Tempo產品在這方面就做的比較好，申請試用時，還收到了產品說明書、幫助手冊、應用案例等系列打包文件。
3、 服務能力
選購一款產品，好的服務同樣是采購的關鍵指標。優質的服務不僅能讓客戶更好的使用產品，更能讓客戶自主實現數據價值，軟體工具類產品更是如此。合格的行業解決方案提供商，不僅在售前階段對於客戶需求做到及時響應，更應該在產品交付時實現企業人人會用的效果，即使產品進入售後階段也要針對客戶問題及時反饋，做好基於購買行為全生命周期的用戶管理。
4、 公司能力
公司背景也是考量因素之一，一般大的廠商技術以及服務都是比較好的，可以從該公司官網處找到想要的信息。美林數據深耕數據分析領域，是業界領先的大數據分析技術與服務提供商。2016、2017、2018、2019年連續被工信部賽迪智庫評為「中國大數據企業50強」， 2019年IDC發布的《IDC MarketSpace:中國機器學習開發平台2019廠商評估》報告中，美林數據憑借TempoAI的出色表現，位居領導者象限。
數據分析工具有很多，但能上升到幫助管控企業數據，整合、分析、分發、應用的BI工具卻是魚龍混雜。綜合滿足「用戶獨立」的基本訴求，以及考慮采購工具的影響因素，美林數據Tempo大數據分析平台值得推薦，不僅可以滿足企業復雜式報表與可視化分析的需求，實現追溯過去並展示現在；更可以藉助數據挖掘探究未來。

Ⅷ 教你如何合理有效地選擇數據挖掘工具

教你如何合理有效地選擇數據挖掘工具_數據分析師考試

數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術引起了國內外學術界和產業界的廣泛關注，它在商業方面的成功應用使得軟體開發商不斷開發新的數據挖掘工具，改進現有的數據挖掘工具，一時之間數據挖掘工具可謂琳琅滿目，於是出現了如何合理選擇挖掘工具的問題。鑒於此，本文提出並討論了五點關於合理選擇數據挖掘工具的技巧。

數據倉庫 隨著資料庫和計算機網路的廣泛應用，加上先進的數據自動生成和採集工具的使用，人們擁有的數據量急劇增大。然而數據的極速增長與數據分析方法的改進並不成正比，一方面人們希望在已有的大量數據的基礎上進行科學研究、商業決策、企業管理，另一方面傳統的數據分析工具很難令人滿意的對數據進行深層次的處理，這樣二者之間的矛盾日益突出，正是在這種狀況下，數據挖掘應運而生。數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術是一個"以發現為驅動"的過程，已經引起了學術界和產業界的極大重視。

特別是從1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智慧聯合會議上首次出現資料庫中的知識發現概念以來，數據挖掘在國際國內都受到了前所未有的重視，目前數據挖掘廣泛應用於各個領域，如地理學、地質學、生物醫學等等，總之數據挖掘的出現使資料庫技術進入了一個更高級的階段，不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，還能夠找出以往數據間潛在的聯系，促進信息的傳播。

數據挖掘技術概述

1、數據挖掘的定義 數據挖掘是一個從數據中提取模式的過程，是一個受多個學科影響的交叉領域,包括資料庫系統、統計學、機器學習、可視化和信息科學等；數據挖掘反復使用多種數據挖掘演算法從觀測數據中確定模式或合理模型，是一種決策支持過程。通過預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。由於傳統的事物型工具（如查詢工具、報表工具）無法回答事先未定義的綜合性問題或跨部門/機構的問題，因此其用戶必須清楚地了解問題的目的。數據挖掘就可以回答事先未加定義的綜合性問題或跨部門/機構的問題，挖掘潛在的模式並預測未來的趨勢，用戶不必提出確切的問題，而且模糊問題更有利於發現未知的事實。

2、數據挖掘的主要方法和途徑 數據挖掘有很多種分類方法，如按發現的知識種類，挖掘的資料庫類型，挖掘方法，挖掘途徑，所採用的技術等等。下面只討論四個應用比較廣泛的方法： ?關聯規則（Association Rule） 在數據挖掘領域中，關聯規則應用最為廣泛，是重要的研究方向。表示資料庫中一組對象之間某種關聯關系的規則，一般來講，可以用多個參數來描述一個關聯規則的屬性，常用的有：可信度，支持度，興趣度，期望可信度，作用度。 ?離群數據（Outlier） 離群數據就是明顯偏離其他數據、不滿足數據的一般模式或行為、與存在的其他數據不一致的數據。

數據挖掘的大部分研究忽視了離群數據的存在和意義，現有的方法往往研究如何減少離群數據對正常數據的影響，或僅僅把其當作噪音來對待。這些離群數據可能來源於計算機錄入錯誤、人為錯誤等，也可能就是數據的真實反映。 ?基於案例的推理（case-based reasoning, CBR） 基於案例的推理來源於人類的認知心理活動，它屬於類比推理方法。其基本思想是基於人們在問題求解中習慣於過去處理類似問題的經驗和獲取的知識，在針對新舊情況的差異作相應的調整，從而得到新問題的解並形成新的案例。

CBR方法的應用越來越受到人們的重視，在許多領域都有較好的推廣前景，例如，在氣象、環保、地震、農業、醫療、商業、CAD等領域；CBR也可用在計算機軟硬體的生產中，如軟體及硬體的故障檢測；CBR方法尤其在不易總結出專家知識的領域中，應用越來越普遍，也越來越深入。 ?支持向量機（Support Vector Machine，SVM） 支持向量機是近幾年發展起來的新型通用的知識發現方法，在分類方面具有良好的性能。SVM是建立在計算學習理論的結構風險最小化原則之上，主要思想是針對兩類分類問題在高位空間中尋找一個超平面作為兩類的分割，以保證最小的分類錯誤率。

數據挖掘工具

伴隨越來越多的軟體供應商加入數據挖掘這一行列，使得現有的挖掘工具的性能得到進一步的增強，使用更加便捷，也使得其價格門檻迅速降低，為應用的普及帶來了可能。當然數據倉庫技術的發展同樣功不可沒。數據倉庫是將海量復雜的客戶行為數據集中起來建立的一個整合的、結構化的數據模型，是實施數據挖掘的基礎，這里不作為討論的重點。

1、數據挖掘工具分類 一般來講，數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用數據挖掘工具和通用數據挖掘工具。專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化；而通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。

2、數據挖掘工具的選擇 數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點： 數據挖掘的功能和方法 即是否可以完成各種數據挖掘的任務，如：關聯分析、分類分析、序列分析、回歸分析、聚類分析、自動預測等。我們知道數據挖掘的過程一般包括數據抽樣、數據描述和預處理、數據變換、模型的建立、模型評估和發布等，因此一個好的數據挖掘工具應該能夠為每個步驟提供相應的功能集。數據挖掘工具還應該能夠方便的導出挖掘的模型，從而在以後的應用中使用該模型。

數據挖掘工具的可伸縮性 也就是說解決復雜問題的能力，一個好的數據挖掘工具應該可以處理盡可能大的數據量，可以處理盡可能多的數據類型，可以盡可能高的提高處理的效率，盡可能使處理的結果有效。如果在數據量和挖掘維數增加的情況下，挖掘的時間呈線性增長，那麼可以認為該挖掘工具的伸縮性較好。

操作的簡易性 一個好的數據挖掘工具應該為用戶提供友好的可視化操作界面和圖形化報表工具，在進行數據挖掘的過程中應該盡可能提高自動化運行程度。總之是面向廣大用戶的而不是熟練的專業人員。 ?數據挖掘工具的可視化 這包括源數據的可視化、挖掘模型的可視化、挖掘過程的可視化、挖掘結果的可視化，可視化的程度、質量和交互的靈活性都將嚴重影響到數據挖掘系統的使用和解釋能力。畢竟人們接受外界信息的80%是通過視覺獲得的，自然數據挖掘工具的可視化能力就相當重要。

數據挖掘工具的開放性 即數據挖掘工具與資料庫的結合能力。好的數據挖掘工具應該可以連接盡可能多的資料庫管理系統和其他的數據資源，應盡可能的與其他工具進行集成；盡管數據挖掘並不要求一定要在資料庫或數據倉庫之上進行，但數據挖掘的數據採集、數據清洗、數據變換等等將耗費巨大的時間和資源，因此數據挖掘工具必須要與資料庫緊密結合，減少數據轉換的時間，充分利用整個的數據和數據倉庫的處理能力，在數據倉庫內直接進行數據挖掘，而且開發模型，測試模型，部署模型都要充分利用數據倉庫的處理能力，另外，多個數據挖掘項目可以同時進行。當然，上述的只是一些通用的參考指標，具體選擇挖掘工具時還需要從實際情況出發具體分析。

數據挖掘工具的現狀

比較著名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它們都能夠提供常規的挖掘過程和挖掘模式。 1、Intelligent Miner 由美國IBM公司開發的數據挖掘軟體Intelligent Miner是一種分別面向資料庫和文本信息進行數據挖掘的軟體系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在資料庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統資料庫或普通文件中的結構化數據進行數據挖掘。

它已經成功應用於市場分析、詐騙行為監測及客戶聯系管理等；Intelligent Miner for Text允許企業從文本信息進行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、Lotus Notes資料庫等等。

2、Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發現。

3、SPSS Clementine SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限於完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。

提供了多種圖形化技術，有助理解數據間的關鍵性聯系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決辦法。 其它常用的數據挖掘工具還有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的數據挖掘軟體Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。

結束語經過十多年的發展，數據挖掘工具的性能獲得了顯著的改善，不論是自動化程度還是適用范圍都發生了巨大變化，價格的門檻迅速降低，對於推進數據挖掘在企業和電子商務中的應用具有特殊的意義。但是還應該看到，現在的數據挖掘工具還存在許多的不足，1999年的調查顯示多數的數據挖掘工具只使用了有限的幾種技術，且集中在比較簡單的數據挖掘技術種類上。 所以我們呼籲每個企業都必須結合自己的實際情況，充分考慮本企業在數據挖掘領域的實施經驗，避免踏進僅僅是"選擇工具"的陷阱，從而獲得一個完善的數據挖掘解決方案，真正把數據挖掘融入到企業的經營決策中。

以上是小編為大家分享的關於教你如何合理有效地選擇數據挖掘工具的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅸ 怎樣選擇合適的數據分析工具

1、多數據源支持

數據分析工具須支持連接多個數據源以進行集成分析。由於網路技術的飛速發展，產生的非結構化數據(如文本、圖像、聲音和網頁)越來越多。除了支持關系資料庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，還需要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關系資料庫是否被支持，不同的產品對上述數據管理提供了不同程度的支持。

2、分析指標的多樣性

為了更好地表示內容，數據分析本身需要足夠詳細，並挖掘出數據背後真正有價值的信息。數據分析的維度和指標因行業和用戶群體而異。所以，在選擇數據分析工具時，最好選擇一種詳盡、全面的工具來分析指標，使結果更具深度，這樣才能滿足用戶的要求，才能藉助數據分析工具挖掘出所有數據背後的真正意義。

3、操作便捷

一款好用的數據分析工具不僅需要具備強大的分析功能，還需要具備便捷的操作性。像Python和R語言也可以用作數據分析，但是它們用起來並不方便，沒有掌握相關的IT知識很難上手。

4、跨部門合作

對大型企業來說，數據分析工具必須支持跨部門合作才行。數據分析工具在不同的部門有不同的需求和用途。怎樣實現各部門的應用需求，怎樣實現各部門與用戶的共享，分析與應用結果將成為產品考慮的標准。公司規模越大，就越應該選擇協同性能更好的數據分析工具。

5、性價比和維護成本

大多數工具(特別是企業級數據分析工具)在使用之前都需要花費一些費用。所以在選擇數據分析工具時，我們需要考慮購買初期的費用和後期的維護費用。在滿足企業常規功能需求的同時，也需要選擇性價比更高，讓用戶感到更實惠的產品。