数据自动处理软件

Ⅰ 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。

Ⅱ 数据处理软件有哪些

大数据分析平台是一个集成性的平台，可以将企业用户所用的数据接入，然后在该平台上进行处理，最后对得到的数据，通过各种方式进行分析展示。
大数据平台应该是集数据整合、数据处理、数据存储、数据分析、可视化、数据采集填报等功能为一体，真正帮助企业挖掘数据背后的业务逻辑，洞悉数据的蛛丝马迹，发现数据的潜在价值。亿信华辰的一站式数据分析平台ABI，就是大数据分析平台的一个典型代表。该平台融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。

Ⅲ 数据分析软件哪家好

常见的数据分析软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。

1、Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

数据分析注意

1、要注意每种统计分析方法的适用范围。

许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。

2、在选择一种数据分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。

错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。同样，数据的合理转换也很重要。

Ⅳ 大数据处理软件用什么比较好

常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。

1、Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

数据分析与处理方法：

采集

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的大量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等。

而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些大量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

Ⅳ 常用的数据处理软件有哪些

Excel：还是很普遍的，大部分使用，只是数据一大就比较慢，而且写函数比较麻烦，学好很重要；
BDP个人版：偏向数据可视化分析，图表类型有30多种，适合数据小白使用；有多表关联、追加合并等合表处理功能，性能挺快的~
SAS、SPSS：会涉及到一些数据建模的东西，相对比较难。Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。

Ⅵ 有什么软件可以实现数据自动化的吗

实现数据自动化的软件比较多，主要是看什么行业的，因为这个面非常广，不是单一一个软件就包打天下的，各有各的用途。

Ⅶ 有没有能自动整理数据的软件

可以通过马克水印相机来记录整理，马克水印相机相册可以自动分类，数据自动整理归档，还可以导出使用，非常智能可以网络搜索，获得更多相关信息

Ⅷ 数据处理软件有哪些

常用的数据处理软件有：SAS 、SPSS 、EXCEL 、MATLAB、Origin 等等

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。

Ⅸ 数据处理软件有哪些

matlab
/
SPSS
/DIMENSION
/
QUANTUM
/
SAS
/Surveycraft
/
我用过的有Surveycraft
/DIMENSION
/QUANTUM
[SPSS没用完全处理过数据[常常只用过做过渡的数据]。
偶觉的想要批量大量的处理数据和分析，SPSS在效率上没有Surveycraft
/
QUANTUM
快。
像Surveycraft
可以录制宏后批量出TABLE。宏自动更改设定的条件。以前常常让电脑自己跑一晚上。
早上上班几百套table.就差不多搞定了。