A. 數據分析工具類軟體,好用的有哪些
未至科技魔方是一款大數據模型平台,是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台,其採用分布式文件系統對數據進行存儲,支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術,支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術,很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集,數據模型的搭建,數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程,平台主要包括數據採集部分,模型配置部分,模型執行部分及成果展示部分等。
分析軟體有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多說了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據,數據介面較為通用,能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程,完全可以滿足大部分的工作需要。 MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體,用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境使用的。 其優點如下: 一、高效的數值計算及符號計算功能,能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來; 二、 具有完備的圖形處理功能,實現計算結果和編程的可視化; 三、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言,使學者易於學習和掌握; 四、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ,為用戶提供了大量方便實用的處理工具。 但是這款軟體的使用難度較大,非專業人士不推薦使用。 SAS是把數據存取,管理,分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊,全,新。它由數十個專用模塊構成,功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SAS系統基本上可以分為四大部分:SAS資料庫部分;SAS分析核心;SAS開發呈現工具;SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟體的使用需要一定的專業知識,非專業人士不推薦使用。 Finereport類EXCEL設計模式,EXCEL+綁定數據列」形式持多SHEET和跨SHEET計算,完美兼容EXCEL公式,用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣,輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富,比如說 數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash列印、交互分析等
BI數據分析工具這個可以。BI數據分析系統用來將企業中現有的數據進行有效的整合,快速准確地提供報表並提出決策依據,幫助企業做出明智的業務經營決策。
做BI數據分析系統十多年的廠 商(奧威 軟體)
spss,excel,在線spss-spssau,R等等。最好用的是在線網頁spssau。
大數據分析的幾個方面:
1、可視化分析:可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法:大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法。
3、預測性分析:從大數據中挖掘出特點,通過科學的建立模型,從而預測未來的數據。
4、語義引擎:需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理:能夠保證分析結果的真實性。
目前市場上的數據分析工具還是比較多的,國內跟國外都有,我就介紹幾款主流的給樓主。
國外:
Tableau:自身定位是一款可視化工具,與Qlikview的定位差不多,可視化功能很強大,對計算機的硬體要求較高,部署較復雜。目前移動端只支持IOS系統。
Qlikview:最大的競爭者是Tableau,同Tableau和國內眾多BI一樣,是屬於新一代的輕量化BI產品,體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統,C/S的產品架構。採用內存動態計算,數據量小時,速度很快;數據量大時,吃內存很厲害性能偏慢。
Cognos:傳統BI工具中最被廣泛使用的,已被IBM收購。擁有強大的資料庫平台、在數據管理、數據整合以及中間件領域專業功底深厚。偏操作型,手工建模,一旦需求變化需要 重新建模,學習要求較高。
國內:
FineBI:帆軟旗下的自助性BI產品,輕量化的BI工具,部署方便,走多維分析方向。後期採用jar包升級換代,維護方便,最具性價比。
永洪BI:敏捷BI軟體,產品穩定性較高。利用sql處理數據,不支持程序介面,實施交由第三方外包。
當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab,Mathmatica和Maple等。這些軟體功能強大,可滿足科技工作中的許多需要,但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識,並熟悉其中大量的函數和命令。
瑭錦tanjurd解釋而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單,只需點擊滑鼠,選擇菜單命令就可以完成大部分工作,獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel,然後載入宏,裡面有一些分析工具,不過有時需要資料庫軟體支持。
B. 有哪些數據分析軟體,哪個比較好
思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位,產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業,擁有3000+行業頭部客戶。C. 好用的數據分析軟體有哪些
1、思邁特軟體Smartbi專注於商業智能(BI)、數據分析軟體產品與服務。D. 常見的數據分析軟體有哪些
好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍,更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具,也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能,可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面,對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言,它具有數據操作和數據定義功能,交互性強,能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統,技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集,以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎,成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度,有效處理復雜任務,是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型,以及解釋性語言的本質,使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言,並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼,適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔,所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案,可以有效地整合企業中現有的數據,快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據,幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理,數據清理,然後是數據建模,最後是數據可視化,用圖表識別問題,影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中,Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義,通過可視化工具來處理數據,使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型;它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有:采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄,並能對數據源進行預先整合和處理,通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時,提供了豐富的圖標組件,可實時顯示相關信息,便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多,如何選擇取決於企業自身的需求。因此,企業在購買數據分析軟體之前,首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手,對需求了解不多,不妨多試試BI工具,BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。
E. 數據分析軟體哪家好
常見的數據分析軟體有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。
1、Apache Hive
Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施,通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。
數據分析注意
1、要注意每種統計分析方法的適用范圍。
許多分析方法對數據的要求很高,如果樣本的分布不符合要求,樣本量數量不足,或者存在大量的偽樣本,都會造成最後結果的偏差甚至是完全錯誤。
2、在選擇一種數據分析方法的同時,要按照方法的要求整理資料庫。
錯誤的資料庫格式對於研究有時是災難性的。我們在使用任何研究模型之前,都要考慮數據的適用性。同樣,數據的合理轉換也很重要。