分析數(shù)據(jù)的軟件有哪些（分析數(shù)據(jù)的軟件有哪些好用）

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本文目錄:

• 1、常見的數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？

• 2、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

• 3、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件有哪些?

• 4、目前市場上常用的數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？幫忙介紹一下

一、常見的數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？

好的數(shù)據(jù)分析工具可以讓數(shù)據(jù)分析事半功倍，更容易處理數(shù)據(jù)。分析一下市面上流行的四款大數(shù)據(jù)分析軟件:

一、Excel

Excel使用人群眾多是新手入門級數(shù)據(jù)分析工具，也是最基本的數(shù)據(jù)分析工具之一。Excel主要學(xué)習(xí)使用常用函數(shù)、快捷鍵操作、基本圖表制作、數(shù)據(jù)透視表等。Excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)分析工作的需要。而且Excel提供了相當(dāng)友好的操作界面，對于有基本統(tǒng)計理論的用戶來說更容易上手。

二、SQL軟件

SQL是一種數(shù)據(jù)庫語言，它具有數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)定義功能，交互性強，能給用戶帶來很大方便。SQL專注于Select、聚合函數(shù)和條件查詢。關(guān)聯(lián)庫是目前應(yīng)用較廣的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，技術(shù)較為成熟。這類數(shù)據(jù)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(yè)界的廣泛歡迎，成為提高數(shù)據(jù)庫運行效率的保證。SQLServer數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用可以有效提高數(shù)據(jù)請求和返回速度，有效處理復(fù)雜任務(wù)，是提高工作效率的關(guān)鍵。

三、Python軟件

Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Python語法和動態(tài)類型，以及解釋性語言的本質(zhì)，使它成為大多數(shù)平臺上寫腳本和快速開發(fā)應(yīng)用的編程語言，并可用于可定制軟件中的擴展程序語言。豐富的Python標準庫提供了源代碼或機器代碼，適用于各種主要系統(tǒng)平臺。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(yè)智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數(shù)據(jù)分析解決方案，可以有效地整合企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，快速準確地提供報表和幫助領(lǐng)導(dǎo)作出決策的數(shù)據(jù)依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)決策。BI工具是根據(jù)數(shù)據(jù)分析過程設(shè)計的。首先是數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)清理，然后是數(shù)據(jù)建模，最后是數(shù)據(jù)可視化，用圖表識別問題，影響決策。

在思邁特軟件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式為庫表提取數(shù)據(jù)模型的語義，通過可視化工具來處理數(shù)據(jù)，使其成為具有語義一致性和完整性的數(shù)據(jù)模型；它也增強了自助式數(shù)據(jù)集建立數(shù)據(jù)模型的能力。該系統(tǒng)支持的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有：采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合并列、合并行、元數(shù)據(jù)編輯、線選擇、重復(fù)值清除、排序等等。

它能通過表格填寫實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和補錄，并能對數(shù)據(jù)源進行預(yù)先整合和處理，通過簡單的拖放產(chǎn)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(guān)信息，便于利益相關(guān)者對整個企業(yè)進行評估。

目前市場上的大數(shù)據(jù)分析軟件很多，如何選擇取決于企業(yè)自身的需求。因此，企業(yè)在購買數(shù)據(jù)分析軟件之前，首先要了解企業(yè)數(shù)據(jù)分析的目的是什么。假如你是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析方面還是比較有優(yōu)勢的。

二、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R 編程是對所有人免費的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計編程語言，可用于統(tǒng)計分析、科學(xué)計算、數(shù)據(jù)可視化等。R 編程語言還可以擴展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計引擎，根據(jù)相關(guān)和準確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R 編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準確的分析。R 提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)或 HDFS 和 MapReduce。它被認為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價服務(wù)器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，可用于存儲比基于 RDBMS 的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB 功能強大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB 中的一個基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB 中的文檔而異。

MongoDB 最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB 有一個內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數(shù)據(jù)準備、機器學(xué)習(xí)、預(yù)測模型部署等的領(lǐng)先平臺之一。它是最好的免費大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用于分析過程設(shè)計的一流圖形用戶界面。它獨立于平臺，適用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設(shè)計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop 中進行訓(xùn)練。除此之外，它還允許團隊協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。

它還組裝請求并重用 Spark 容器以對流程進行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最強大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或其他分布式計算工具，在多臺計算機上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務(wù)非常容易。

它具有用于流式 SQL、機器學(xué)習(xí)和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100 倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10 倍。

除此之外，它還擁有 80 個高級算子，可以更快地構(gòu)建并行應(yīng)用程序。它還提供 Java 中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用于不同的數(shù)據(jù)存儲，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共云計算平臺，是提供包括計算、分析、存儲和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的廣泛服務(wù)的領(lǐng)先平臺。

Windows Azure 提供兩類標準和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負載。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業(yè)領(lǐng)先的 SLA 以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進的應(yīng)用程序中很容易制作的實時數(shù)據(jù)。

無需 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務(wù)器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI 工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM 等等。我們還可以在方便時自定義報告，因為它允許我們生成動態(tài)且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho 分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因為它易于部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外，它還使我們能夠在應(yīng)用程序中生成評論威脅，以促進員工和團隊之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓(xùn)更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。

以上內(nèi)容參考 百度百科——大數(shù)據(jù)分析

三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件有哪些?

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統(tǒng)計分析是指運用統(tǒng)計方法及與分析對象有關(guān)的知識，從定量與定性的結(jié)合上進行的研究活動。它是繼統(tǒng)計設(shè)計、統(tǒng)計調(diào)查、統(tǒng)計整理之后的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎(chǔ)上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。它又是在一定的選題下，集分析方案的設(shè)計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統(tǒng)、完善的資料是統(tǒng)計分析的必要條件。

四、目前市場上常用的數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？幫忙介紹一下

1、思邁特軟件Smartbi：公司核心產(chǎn)品“思邁特軟件Smartbi商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析軟件”（簡稱：思邁特軟件Smartbi）是企業(yè)級商業(yè)智能應(yīng)用平臺，已經(jīng)過多年的持續(xù)發(fā)展，凝聚了多年的商業(yè)智能最佳實踐經(jīng)驗，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。

2、Cloudera：實際上，Cloudera只是增加了一些其它服務(wù)的Hadoop，因為大數(shù)據(jù)并不是容易搞，需要我們構(gòu)建大數(shù)據(jù)集群， 而Cloudera的團隊就可以為我們提供這些服務(wù)，還能幫培訓(xùn)員工。

3、MongoDB：這是一個數(shù)據(jù)庫，并且非常的受大家歡迎，大數(shù)據(jù)常常采用的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而MongoDB最適用于管理此類數(shù)據(jù)。

4、Talend：Talend是數(shù)據(jù)集成和解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)袖級企業(yè)，他們?yōu)楣苍坪退接性铺峁┝艘惑w化的數(shù)據(jù)平臺。

大數(shù)據(jù)歸根結(jié)底還是數(shù)據(jù)，其根源還是始于數(shù)據(jù)的存儲，而大數(shù)據(jù)之所以稱之為“大”，就是因為它的數(shù)據(jù)量非常大，因此，存儲就變得至關(guān)重要。除此之外，將數(shù)據(jù)按照某種格式化的治理結(jié)構(gòu)，也尤為重要，因為這樣，我們可以獲得洞察力。而以上4種工具，就是這方面常用的4種使用工具。

數(shù)據(jù)分析軟件靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經(jīng)驗，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

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