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数据分析一般用什么工具

发布时间: 2022-04-25 03:32:24

‘壹’ 数据分析工具类软件,好用的有哪些

数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能,而大数据呢,则需要是Java的一些技能,诸如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark可选:RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

目前市面上的BI工具,就是解决这些问题的,解放相关人员的生产力,让人员可以更多的关注业务,从而做精做大。虽说BI工具是好东西,但是如何选择一款合适自己的BI工具,这个却让很多人犯了难。因为大数据分析和数据分析就不一样,如何界定就很难,更别说选择合适的工具了。

Smartbi 大数据分析工具就可以轻松的帮您解决数据分析的难题,您无需太多的技术就可以零编码掌握,拖拽化模式简单易上手。

作为国内专业领先的BI厂商,Smartbi定位于一站式大数据服务平台,对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台,进行加工处理、分析挖掘与可视化展现;满足各种数据分析应用需求,如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面,覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节,帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革,广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。

思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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‘贰’ 数据分析的常见工具有哪些

1、数据处理工具: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。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位,因此,在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。


2、数据库: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。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。


3、数据可视化:Tableau & Echarts


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。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观。

‘叁’ 大数据分析 哪些工具经常会用到

说一些我常用到的大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能的可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品,如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

‘肆’ 新手入门的数据分析人员用什么数据分析工具

我觉得新手入门的数据分析人员可以使用思迈特软件Smartbi的数据分析工具,简单易上手,而且易用性上是有很大的优势。

思迈特软件Smartbi的易用性主要表现在:

1、易理解性:产品的功能和名字都是直接表明的,很容易让客户理解。

2、易学习性:产品是默认安装内置Demo库,帮助用户学习使用,可以浏览产品实现效果。操作界面的分类也十分的明确的,工具栏快捷按钮等功能菜单直观、易用,能很方便的完成操作。

3、易操作性:安装起来十分简单。产品是通过直观的界面操作,简单的下一步操作,就可以完成产品的默认安装。

广州思迈特软件Smartbi有限公司(思迈特软件Smartbi)成立于2011年,他们致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案,以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命,专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

数据分析工具靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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‘伍’ 大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助,而大数据分析是去分析海量的数据,所以就不得不借助一些工具去分析大数据,。一般来说,数据分析工作中都是有很多层次的,这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据,数据的存储是一个非常重要的事情,如果懂得数据库技术,并且能够操作好数据库技术,这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库,这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的,这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQL Server的最新版本,对中小企业,一些大型企业也可以采用SQL Server数据库,其实这个时候本身除了数据存储,也包括了数据报表和数据分析了,甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2,Oracle数据库都是大型数据库了,主要是企业级,特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了,一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说,当企业存储了数据后,首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表,Bill报表,这都是全球最流行的报表工具,非常规范的报表设计思想,早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统,不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件,这个软件是近年来非常棒的一个软件,当然它已经不是单纯的数据报表软件了,而是更为可视化的数据分析软件,因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具,当然我们最常用的就是Excel,我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件,首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常强大,甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说,有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件:当前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析,到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化,从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件:大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件:这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等,而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件:制作图表的软件,生成的是Flash

‘陆’ 3大常用的数据分析工具是什么

3大常用的数据分析工具如下:

1、思迈特软件Smartbi

思迈特软件Smartbi是专业的BI工具,基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能,并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史,国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频,操作简便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统,他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

数据分析工具靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

‘柒’ 数据分析工具软件有哪些



数据分析工具靠不靠谱,来试试Smartbi

Excel也存在一些问题,长期困扰一线业务用户:

1.首先是性能问题。对于大数据量,Excel处理起来很慢,甚至超过100万行,就完全不支持。

2.数据获取的过程麻烦。特别是周期性的数据获取,每次都要找IT人员帮忙,再粘贴到excel中去。

3.共享的安全性和便利性问题。用户大都是把Excel文件通过邮件或即时通讯软件共享。首先,文件满天飞,不好管理;其次,权限不好控制,没法做到只共享分析结果,而不共享明细数据;最后,数据没法做到每个人的数据不同,根据用户权限动态更新数据。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用户的数据分析工具,它结合了Excel的优点,解决了Excel的问题,真正做到赋能企业一线业务用户,让人人都是自助分析师,促进企业的全民数字化运营。


Smartbi Excel分析的功能亮点

1.支持Excel直连数据库,数据准备自己搞定

2.支持使用Excel计算公式对线上线下数据做联合分析

3.支持使用Excel图形、数据透视表来分析和展现数据

4.支持模板和数据分离,重用分析模板,动态更新数据

5.支持对Excel中的数据进行二次加工,告别依赖于IT人员处理的困境

6.支持超大数据量处理,支持在个人Excel端运算,也支持在服务器(集群)运算

7.支持全面的权限管控,提供细粒度的权限控制,精确控制每一个用户的数据权限

思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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‘捌’ 一般数据分析师常用的工具有哪些

①数据处理工具:Excel


在Excel,需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用,特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真,掌握数据主动权,全面掌控数据;Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值,轻松整合海量数据:各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果,让数据说话。


②数据库: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。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。


③数据可视化:Tableau & Echarts


目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。Echarts是开源的,代码可以自己改,种类也非常丰富。


④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。

‘玖’ 数据分析师常用工具有哪些

1、数据处理工具: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。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位,因此,在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。


2、数据库: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。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。


3、数据可视化:Tableau & Echarts


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。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观。