『壹』 數據處理軟體有哪些
大數據分析平台是一個集成性的平台,可以將企業用戶所用的數據接入,然後在該平台上進行處理,最後對得到的數據,通過各種方式進行分析展示。
大數據平台應該是集數據整合、數據處理、數據存儲、數據分析、可視化、數據採集填報等功能為一體,真正幫助企業挖掘數據背後的業務邏輯,洞悉數據的蛛絲馬跡,發現數據的潛在價值。億信華辰的一站式數據分析平台ABI,就是大數據分析平台的一個典型代表。該平台融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。採用輕量級SOA架構設計、B/S模式,各模塊間無縫集成。支持廣泛的數據源接入。數據整合模塊支持可視化的定義ETL過程,完成對數據的清洗、裝換、處理。數據集模塊支持資料庫、文件、介面等多方式的數據建模。數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。
『貳』 比較好的數據分析軟體有哪些
數據分析軟體有很多。只要是滿足自己需求的都是最好的。大數據分析工具在數據收集、數據管理上也要有一些要求。『叄』 做數據分析,比較好用的軟體有哪些
雖然數據分析的工具千萬種,綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
Python,是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言,能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然後對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3D游戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題,某些可能不提供跨平台的實現。
R軟體
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具,但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數,從而使使用者能靈活機動的進行數據分析,甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟體,具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能,能夠讀取及輸出多種格式的文件。
Excel
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS軟體
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析,相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程,幾乎囊括了所有最新分析方法,其分析技術先進,可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
『肆』 分析數據的軟體有哪些
1、Excel
Excel作為入門級的工具,是最基礎也是最主要的數據分析工具,它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,數據透視圖是Excel中最重要的工具,如果不考慮性能和數據量,它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表,中級學函數透視表,高級學習VBA。EXCEL功能的強大隻有那些正真學過它的人才能知道
2、SQL
毫不誇張地說,SQL是數據方向所有崗位的必備技能,入門比較容易,概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中,理解SQL的執行順序和語法順序,熟練掌握SQL中的重要函數,理解SQL中各種join的異同。總而言之,要想入行數據分析,SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是專業的BI工具,基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能,並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史,國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻,操作簡便易上手。
4、Tableau
Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處,都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、色彩及操作界面給人一種簡單,清新的感覺,做出來的圖比 excel 的更美觀。
5、SPSS
SPSS界面操作比較簡單,只要認識軟體基本界面和功能,准備好數據輸入進行分析,軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透SPSS給出的分析結果,需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型,能解決絕大部分統計學問題。
『伍』 常用的大數據分析軟體有哪些
數據分析的工具千萬種,綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
『陸』 數據分析軟體技術有哪些
1. Excel工具
說起用什麼做數據分析,很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數據分析工具,它們就像數據分析路上的攔路虎一樣,讓人踟躕不前。
2. BI工具
BI工具是專門按照數據分析的流程進行設計的,也是專門用於數據分析的工具。仔細觀察這些工具後,它們的基本流程是:數據處理-數據清洗-數據建模-數據可視化。
3. Python & R
其實不管是Excel,還是介紹的三款BI工具,它們都是為了執行特定功能,而設計出來的。如果說某一天,既定功能不能很好,或者說不能滿足你的需求,那麼應該怎麼辦呢?
這就需要我們了解,並學習一點編程語言了,最大的優勢就在於:它非常強大和靈活。不管是R或者 Python,都有很多包供我們調用,同時也可以自定義函數,實現我們的某些需求。
『柒』 大數據常用的軟體有哪些
Excel是一個電子表格軟體,相信很多人都在工作和學習的過程中,都使用過這款軟體。Excel方便好用,容易操作,並且功能多,為我們提供了很多的函數計算方法,因此被廣泛的使用,但它只適合做簡單的統計,一旦數據量過大,Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體,為我們提供了經典的統計分析處理,能讓我們更好的處理商業問題。同時,SPSS更簡單,但功能相對也較少,而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二,對於數據挖掘來說,由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位,所以使用的軟體工具更加強調機器學習,常用的軟體工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法,同時,其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便,這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘,但是它的處理能力並不是很強,一旦面對過大的數據規模,它就很難使用。
第三,大數據可視化。在這個領域,最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源,還擁有較多的可視化圖表類型,並且操作簡單,容易上手,非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持,因此不難替代數據挖掘的軟體工具。