1. 城市规划专业photoshop哪个版本最好用，另外还有什么工具推荐
最早在学校时用过很短时间的6.0，比较稳定，运行比较顺畅，只是在边缘操作时不太方便，只记得这一个缺点，
后来很快就改用CS，命令操作很顺畅，界面也很舒服，但不稳定，容易出错，尤其在高版本操作系统下，魔棒选取很容易造成程序错误，而保存也比较慢
我现在一直在用CS5，非常稳定，从未有过错误退出，保存顺畅，我喜欢。
CS6我没用过，
推荐什么工具，不懂你什么意思？
城市规划主要使用CAD、Photoshop两大软件，以及各种office软件
同时根据个人研究方向不同，有的倾向于表现，就喜欢sketchup或者3d等，
有的倾向于区域规划，喜欢用GIS，
有倾向于交通规划的，喜欢用些交通分析的软件，
还有老外喜欢用AI，专业表现公司还喜欢用Premiere，…………
好像没有啥软件是规划专业完全用不上的
2. 数据分析工具类软件，好用的有哪些
分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多说了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。 其优点如下：
一、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
二、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
三、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
四、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。 但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。
SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。 Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等
3. 比较好的数据分析软件有哪些
数据分析软件有很多。只要是满足自己需求的都是最好的。大数据分析工具在数据收集、数据管理上也要有一些要求。例如可以的可以提供高级的数据分析算法以及数据模型的分析，不仅仅可以进行结构化数据的分析，也可以进行非结构化数据的分析，还有集成算法和数据挖掘等功能，这些都是大数据分析工具必须要包含的一些功能。
不同的软件提供商对于数据的算法或者一些支持的方式也会有一些不同，企业也要考量哪些是最适合自己使用的，技术不是复杂越好。
这里我建议可以了解一下思迈特软件Smartbi的数据分析软件，思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现。
满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。
广州思迈特软件Smartbi有限公司致力于为客户提供一站式商业智能BI解决方案，通过思迈特软件Smartbi产品为客户提供企业报表、数据可视化、自助分析、数据挖掘等成熟功能 。
4. 网站数据分析工具哪个好
毫不犹豫是Google Analytics，简称GA，中文名叫谷歌分析，里面有高级细分，二级维度交叉，目标，自定义维度，对比等强大的功能，利用谷歌强大的计算能力，结果秒出
GA还可以用于网站优化，产品的灰度测试等
大陆地区的网络统计，腾讯统计，都是仅是统计，功能上只有GA的部分功能而已，还是很弱的
5. 做数据分析，比较好用的软件有哪些
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
R软件
SPSS
Excel
SAS软件
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。
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。
6. 有哪些数据分析软件，哪个比较好
思迈特软件Smartbi 软件在国内BI 领域处于领先地位，产品广泛应用于金融、政府、制造、零售、地产等众多行业，拥有3000+行业头部客户。判断一个大数据分析软件好不好，首先要看这个款产品的稳定性，在数据分析的过程中，稳定性非常重要，它决定了数据分析过程的质量和效率；其二、系统设计人性化，操作简单方便，合适不同客户群体；
其三、分析结果准确率高；其四、客户体验满意度，产品好不好只有客户体验满意才是好的产品。
思迈特软件Smartbi 是国内领先的BI厂商，企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，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。
Smartbi是目前国内大数据分析软件的佼佼者。主打的是企业报表和自助式分析2个特点，最高可以支撑20亿数据的秒级呈现，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言，Smartbi最大的优势在于Smartbi自主搭建的实施团队和服务团队，强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。
1、智能钻取
Smartbi数据分析软件独有的智能钻取功能，只需双击鼠标，就能实现任意报表之间的穿透钻取，不管这些报表是不是来自同一分析模型，只要有数据关联就能实现秒速智能钻取。最关键的是，他不需要IT开发人员做任何预设，系统将智能匹配报表与参数传递，真正做到了报表无边界，想钻哪里就钻哪里的效果。
Smartbi数据分析软件已全面落地Smartbi智能钻取功能，为用户提供更智能、灵活又高效的数据钻取服务。
2、多维动态分析
在多维数据库中，数据是以立方体（即Cube）的形式存储的。但在企业中不同角色进行数据分析时关注的维度是不同的，那么如何才能做到让不同角色可以基于自己所关注的维度，对数据进行多角度展示和灵活动态分析呢？
Smartbi 多维分析可以直接对接多维数据库（Essbase、SSAS等），通过将多维数据集中的各个维度进行有机组合，查询出相应的数据。它提供了切片、切块、钻取以及行列互换等多种可视化操作方式，使得不同角色可基于自身所关注的维度进行灵活的数据分析，从而使用户对大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确的判断，辅助决策。
一般的分析报表只有一个固定的分析角度，浏览者只能被动接受，无法根据自己的需求、思维方式去做进一步分析。但在Smartbi数据分析软件上，报表浏览者能够自主决定分析角度与内容。就如当我想从销售驾驶舱中进一步分析广东门店的销售情况，可通过高效联动、智能钻取、筛选等多种方式进行切换。
多维动态分析技术的应用，让报表浏览者自主决定字段与维度组合，自主决定分析内容，从而拥有更多维的数据分析角度，更深入详细的数据分析挖掘能力。
3、无须预建模的透视分析
通过Smartbi这些工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。
数据分析软件靠不靠谱，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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7. 大数据分析一般用什么工具分析
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。
8. 有没有好的销售数据分析系统，能够非常直观、简单上手的工具
Smartbi大数据分析工具——销售大数据分析价值辅助决策、使公司领导能实时掌控销售订单执行情况，提高了高层领导管理决策效率
使各中层管理者能明确知道各自部门当前作业订单情况，及时调控生产计划和进度
使各级别用户实现移动办公，随时监控执行情况，及时处理业务问题
企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。
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9. 请问KXEN和SAS两种分析工具各自的优缺点是什么
SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC。）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持极其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要 注意与其他软件的配套 使用）．；数据呈现；数据分析。当前（2007年）软件最高版本为SAS9.0。
商业智能软件和服务提供商SAS公司在即将庆祝其成立30周年之际宣布，客户对SAS®企业级智能平台和行业解决方案需求的不断增长，验证了SAS的智能化战略所取得的卓越成效，并在2005年创下了新的销售记录：总收入从2004年的15.3亿美元增长到2005年的16.8亿美元，增幅为10%，这标志着SAS连续29年保持收入增长和盈利。 全球收入细分 从行业分布上看，SAS银行业解决方案的收入继续保持领先，增长率达10%，占SAS行业解决方案收入的28%。零售业解决方案则增长了20%、教育业16%、保险业12%、政府应用11%。从跨行业的解决方案来看，来自业务绩效管理、人力资源、IT、市场营销管理自动化和风险管理领域的收入增长促使该部分的收入比2004年猛增24%。 从地区营收结构上看，SAS全球营收中46%来自美洲、44%来自EMEA地区（欧洲/中东/非洲），其它10%则来自亚太地区，与往年保持平衡。 SAS在美洲的总体收入增长了9%，其中在美国这一成熟市场增长了7%，加拿大市场增长了17%。而拉丁美洲和加勒比海区域则增长了42%，其中以墨西哥和巴西的增长最为显着，分别为86%和22%。 在包括南非（33%）、挪威（32%）、西班牙（31%）、奥地利（26%）、波兰（21%）和德国（11%）等成熟市场和俄罗斯这一新兴市场高达66%的增长的带动下，SAS在EMEA地区（欧洲/中东/非洲）的总体收入增长了11%。而在韩国（44%）、新加坡（20%）、中国（含香港，30%）和印度地区收入几乎翻倍的带动下，SAS亚太地区的总体收入增长了15%。 聚焦客户 2005年SAS的主要客户包括：Aeon信贷服务公司、巴克莱银行、巴斯夫公司、宝马北美公司、花旗国际金融集团、哥伦比亚电信、Daiichi、法国电信、阿塞尔特大学、魁北克血液中心、Office Depot国际公司、美国Redcats、三星人寿保险、Teléfonica电信公司、 Too 公司、中国信托商业银行、俄亥俄州迈阿密大学和Verizon通信公司等。 2005年，至少有3400多个SAS现有客户在认可SAS投资价值的基础上追加了对SAS软件的投入。SAS新的全球商业智能能力提升中心（Business Intelligence Competency Center）的计划将通过建立紧密的策略，来帮助他们充分发挥其商业智能投资的效用。 SAS在BI市场的地位 2005年，Gartner把SAS列入其“商业智能平台Magic Quadrant(魔力四象限)报告的领导者象限”。依照Gartner的定义，这些位列“领导者象限”的厂商都展示了极广和极深的商业智能平台能力，并可提供企业范围的各种业务应用，从而支持企业的更广意义上的BI战略。此外，SAS还被Gartner列入“巴塞尔II风险管理应用软件Magic Quadrant(魔力四象限)报告的领导者象限。 在CIO Insight杂志的“2005年供应商价值调查”中，SAS被列为商业智能领域的领导者，参加调查的884名企业中的IT主管指出：只有顶级的供应商才能够为企业提供更具价值和可靠的产品与服务。 2006年的趋势和前景 SAS相信自己会继续保持持续强劲的增长，尤其是在巴西、俄罗斯、印度和中国等国家。 在2005年，许多组织机构与SAS紧密合作，共同致力于解决公司治理和法规遵从性等问题，主要涉及金融行业的巴塞尔II和美国爱国者法案（USA Patriot Act. ）。SAS的客户也都倚仗SAS来锁定利润更高的新客户或新的市场机遇。 “到2006年，这些问题基本上依然存在，”Goodnight先生说，“各组织机构都希望能以更快的速度来解决上述问题。在企业从原有环境转向真正的智能战略这一过程中，它们面临着创新和快速响应市场变化的压力，而这正是我们的商业智能和行业解决方案能够发挥巨大作用之所在。”
KXEN的全称为"知识提取引擎"，Knowledge Extract Engine，从公司的定位看，它是为了在企业应用中能够非常方便地将数据挖掘作为一部分，听起来它就像提供的是一种嵌入式的应用，可以被很多其他应用封装，据了解BO就OEM了这个产品。
首先它提供了一个KXEN分析框架，KXEN Aanlytic Framework，名字的含义表明它是一种框架，这个含义是指它为你搭好了一个分析应用的框架，剩下的你需要知道该在什么地方放些什么内容了。当然，通常一个框架似乎并不适合我们遇到的需求，因为人们试图去逃避学习曲线或是持着自以为是的态度。之所以有这个框架，是说你可以基于KXEN完成一个产品，将精力集中在喂数据，得到挖掘结果做决策上。它包含了诸如数据源访问，Corba、DCOM和C++的API接口，以及若干分析组件。有时候真的搞不懂，这个世界太多框架了。
在这个框架中，KXEN提供了若干组件，有K2R，一个做回归分析的东东；K2S，是一个分群、聚集的玩意儿；KTS，作时间序列分析，预测未来用的；KAR，关联规则分析模块；KSVM，怎么翻译？支持向量机？它适合用来对哪些观察量很少而变量很多的数据进行分析。K2C，Consistence Coder，没弄明白是干什么的，似乎和清洗数据有些关系，将缺失值和异常值自动剔除。KEL看名字是事件日志模块，但从描述看又不是那么回事，它更像是一个聚集运算器，对于挖掘，通常的输入是围绕一种对象建立很多变量，例如对用户，除了用户的基本信息，还有用户的通话次数、投诉次数等。而通话、投诉这些被KXEN看作是事件，Event，这些信息通常位于不同的表里面，KEL能够自动作计算这次次数、汇总值或均值什么的。至于KSC，叫序列编码器，从描述也不明白是什么，和KEL竟然有些类似的地方，让我开始有些混淆。至于KMX，很明显，这是将KXEN的模型导出成SQL、C甚至是SAS的代码。
可以看到，这几个模块很有布局性。KEL和KSC是用来转换数据用的，输出数据通过K2C进行数据的预处理，到4个模型组件，K2R、K2S、KTS、KAR去建模，模型通过KMX输出为可移植的代码，一切看起来很美的样子。
KXEN还有一些其他的组件，例如KXEN伴侣，但这不如说是SAS伴侣，是帮助sas分析人员用来探索数据，寻求数据变量用的。而IOLAP则是用于找出哪些OLAP分析的维度组合是有意义的，这倒是有点意思。确实以往在OLAP设计中，维度的组合几乎只能靠业务经验，可这些经验又能多靠得住呢？不过也是一种拍脑袋决策而已。
10. 好用的数据分析工具有哪些
好用的数据分析工具有很多，比如广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）。从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。Office插件等同于一个媒介，安装此插件可以将思迈特软件Smartbi的报表资源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，进而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思迈特软件Smartbi中的资源，生成带有参数的动态分析报告。
Office插件安装简单，与Word、PPT、WPS文字和WPS演示兼容良好，使用方便。
思迈特软件Smartbi配备专业技术支持团队，资深技术支持经验，提供思迈特软件Smartbi产品的在线支持服务。用户介入产品使用过程中，企业针对每位客户的特点和偏好，一对一的提供个性化产品和服务，用户可获得属性强烈的报表，或获得与其个人需求匹配的定制产品或服务。
对于数据分析工具我比较推荐思迈特软件Smartbi，思迈特软件Smartbi合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。
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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