常用分析工具有哪些

‘壹’ 常用的统计分析工具有哪些

1、SAS

是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。

2、SPSS

SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。

3、Excel

它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。

4、S-plus

这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。

5、Minitab

这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

6、Statistica

也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。

‘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’ 常用的数据分析工具有哪些

一、Excel

Excel可以说是被用得最多数据分析工具，无人不知，无人不晓。Excel的功能非常强大，从简单的表格制作，数据透视表，写公式，再到VBA语言，还有无数的插件供你使用。无论是初入职场的小白，还是经验丰富的数据分析师，Excel都是电脑里的必备工具之一。

二、BI工具

BI(Business Intelligence)即商业智能，BI工具是为了数据分析而生的，它诞生的起点就非常高，目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短，利用数据来影响决策。常用的BI工具有Power BI、Tableau和亿信ABI，下面我们以亿信ABI为例，谈谈BI工具做数据分析有哪些优势。

三、数据分析编程语言

主流的数据分析编程语言是R和Python。与上面提到的Excel和BI工具相比，R/Python的使用门槛比较高，如果没有专业的IT知识，很难上手。但数据分析编程语言有它独特的优势。

关于常用的数据分析工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘肆’ 数据分析工具常见的有哪些

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。

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。因此想从事数据分析岗位的，需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。

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

如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。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，这里不多做介绍，可以去创建一个工作区了解下。

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。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

大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求就比较高，一般来说，大数据分析师需要会

（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。

（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师

（3）何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师

（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等

总结一下

‘伍’ 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。

‘陆’ 商业数据分析工具有哪些

1.FineBI

目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验,企业可充分了解和利用他们的数据,增强企业的竞争力。

2.Tableau

Tableau是大数据可视化软件的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，可以快速地做出动态交互图。

3.永洪敏捷BI

该产品稳定性较高，利用sql处理数据。永洪的技术主要分为大数据和可视化亮点。覆盖BI和大数据(海量数据、实时分析)，敏捷BI，自服务BI，探索式BI，性价比高。但不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪BI在产品能力上还不错，特别是大数据性能方面，同样可以支撑亿级数据的抽取和分析，而在服务方面则表现一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一个基于Web的业务分析工具套件，擅长数据可视化，采用的CS架构，主要的报表连接过程使用的客户端，浏览器端可以进行简单的报表编辑。其连接数据源需要单独下载msi驱动，而不是目前主流的JDBC的连接方式。操作基本都是拖拽，不过其探索式分析能力有限，不适合做定制化开发(这个不符合我们需要集成的需求)。学习成本较低上手快，但功能简单，无法支持复杂的业务场景，不支持定制开发。

5.SmartBI

企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众多的管理维护功能。和FineBI同为比较不错的国内BI数据分析软件，但是操作体验并不是很好，界面粗糙，并没有FineBI的界面美观。

6.Qlikview

属于新一代的轻量化商业智能BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C/S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快;数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。不过目前对于QlikView也是代理形式为主，本地化和定制化能力差，和tableau一样没有大数据处理能力，需要对接数据仓库。国内复杂报表填报等难以支持，另外代理商对客户的响应能力有限。

‘柒’ 常用的数据分析工具有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

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。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。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，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

‘捌’ 目前市场上常用的数据分析软件有哪些帮忙介绍一下

‘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。

‘拾’ 常见的大数据分析工具有哪些

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