數據分析用什麼工具

『壹』 好用的數據分析工具有哪些

好用的數據分析工具有很多，比如廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）。

從取數、分析到報告，思邁特軟體Smartbi提供一體化的閉環工作方式。Office插件等同於一個媒介，安裝此插件可以將思邁特軟體Smartbi的報表資源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，進而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思邁特軟體Smartbi中的資源，生成帶有參數的動態分析報告。

Office插件安裝簡單，與Word、PPT、WPS文字和WPS演示兼容良好，使用方便。

思邁特軟體Smartbi配備專業技術支持團隊，資深技術支持經驗，提供思邁特軟體Smartbi產品的在線支持服務。用戶介入產品使用過程中，企業針對每位客戶的特點和偏好，一對一的提供個性化產品和服務，用戶可獲得屬性強烈的報表，或獲得與其個人需求匹配的定製產品或服務。

對於數據分析工具我比較推薦思邁特軟體Smartbi，思邁特軟體Smartbi合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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『貳』 數據分析的常見工具有哪些

初級的Excel
高級的有SAS SPSS kettle
編程的有R語言 python語言
還有一些是報表工具
編程工具比較重要，因為可以自己根據情況編輯，而不是只能用現成的

『叄』 大數據分析用什麼工具

沒用過樓主說的工具，只用過比較常見的工具：
統計分析：excel、SPSS、SAS等；
可視化分析：excel、BDP個人版等；

『肆』 數據分析一般用什麼工具

先說第一種網站統計分析工具，網站統計分析工具就很常見了，大家常聽說的有CNZZ統計、站長工具、愛站網等，主要是為網站運營者提供代碼統計數據支持，網站運營者可以在上述提到的相關網站注冊賬號，然後申請統計代碼，獲得代碼後再植入到網站對應位置即可。大約過幾天就可以在你注冊的平台看到網站的相關數據了。
第二種：自媒體分析工具，自媒體分析工具就比較容易了，不需要佔用運營者太多的時間去整理代碼，所有的數據都是直接後台形成的，不管是微博、微信公眾號還是今日頭條等自媒體平台，都具有完整的數據統計功能，作為運營者只需要通過後台自帶的分析工具就可以直觀的看到用戶增長等相關數據了，相信有自己自媒體的同學一定能明白靜靜所說的後台的含義。
第三種：第三方分析工具，這種工具通常是指非官方平台自帶的統計工具，需要官方授權後才可以使用的數據分析工具，畢竟不是所有平台都有自帶統計工具，第三方分析工具需要運營者單獨注冊賬號，且需要相關平台的授權才可以使用，不過一旦授權成功，那看數據的操作就與自媒體分析工具一樣方便簡單和直觀了。在這里靜靜推薦幾個常見的第三方分析工具吧，比如新榜數據、西瓜助手等。
第四種：EXCEL表格，這種方式比較適合excel玩的好的人了，數據來源通常要麼是後台導出，要麼是人工統計。人工統計的數據一般會包括每天發布文章的數量、後台互動的數量與類別、同行口碑的分析等，因為這些數據統計是一般平台都不含有的，那麼自然就需要人工親自查閱相關數據進行統計了。至於後台導出的EXCEL表格方式，通常是因為相關平台里的一些數據不能夠滿足個性化增加或刪減了，於是需要靠人工手動進行調整。

『伍』 新手做數據分析有什麼好用的工具

入門數據分析，需要學習和用到的分析工具都是一樣的，沒有什麼比較適合新手之說，絕大部分學習數據分析的朋友，可以說都是新手，但誰不都是從新手慢慢變成老手的呢？所以學習數據分析，不要想著自己是新手應該受到不一樣的待遇，大家都是同個位置出發，只是在出發前，自己的知識儲備和心理建設有所差別而已，一切都得看自己的造化。
數據分析這件事，如果你要成為數據分析師，那麼你可以去招聘網站看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的了解。你可以去看看數據分析師職位，企業對技能需求可總結如下：
SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理；
會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示；
會用腳本語言進行數據分析，Python or R；
有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集；
會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告；
熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法。
這樣子有的放矢地學習和專研數據分析，相信你的學習效率會事半功倍的，加油！

『陸』 做大數據分析一般用什麼工具呢

一、Hadoop

Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

八、EverString

everstring主要是通過大數據的預測分析建模為企業提供業務和客戶推薦的SaaS服務，獲取和積累了兩個數據信息資源庫，一個行業外部的資源庫（公有SaaS收費形式），一個行業自己內部的資源庫（私有），然後再通過機器學習和人工智慧的方法對數據進行相應行業或是領域的建模，最後得到一個比較不錯的結果，優化於人工可以得到的結果，而且Everstring也成為了初創大數據公司裡面估值很高的公司。

『柒』 數據分析用什麼工具

這個要根據使用對象和基礎決定，一般會分為以下幾種：

1、國內：零基礎使用者（業務人員/運營等）、有一定開發能力

2、國外

國外的就不提了，對於大家使用體驗感一般不好，下面推薦幾款常用的工具：

1、Excel

產品功能：很全面

特點優勢：功能全面，上手容易

適用人群：

（1）僅需要簡單圖表製作，數據量較小的本地數據操作，如果是資料庫數據或者數據量很大，用excel就會卡

（2）喜歡鑽研工具的小夥伴，因為excel其實功能很全面，但是很多復雜一點多的功能需要自己鑽研如何實現，有一些設計能力才能做的好，不然就可能看起來醜醜的

2、Tableau/Power BI

這兩款為什麼要放在一起說呢，因為這兩個工具都屬於功能非常強大，但是學習成本高，而且我只能用到其中一小部分功能的工具

產品定位：Power BI 是自助式BI工具，Tableau 是數據可視化工具

適用人群：專業數據分析師

對比來說，Tableau 更能滿足我這種日常數據分析的需要，但是價格也更貴，PBI自定義功能更強大，可以更自由的做數據分析，基本免費但是學習成本高

3、海致BDP

BDP分為企業版和個人版，個人版中有永久免費版本和會員版

產品功能：數據接入方面（各類資料庫、各類第三方API，像網路推廣、頭條指數和微信公眾號等等，其中有有個公共數據我比較喜歡，有每天更新的天氣數據可以拿來練練手）

可視化圖表方面，基本也可以滿足需求，其中地圖圖表類型有很多

適用人群：BDP是使用起來，針對個人使用上功能最為全面的一款，免費版比較適合個人使用，付費版價格不一，針對多種需求可以自行選擇

『捌』 入門數據分析，什麼樣的工具比較適合新手

建議可以首選Python，Python是機器中「最友好」的語言，從而受到大眾青睞。

• 它代碼簡潔，文人也能看懂；
• 它操作簡單，懶人也會操作；
• 幾行代碼就能解決一天費心、費力、費時的數據獲取、清洗、分析工作；
• 它能製作出各種方案、報告、PPT，老闆見了保准笑……

這些優勢凝聚成一股力量，推動著python躋身為各行各業的新寵兒。據《2020年職場學習趨勢報告》顯示，Python成為了職場人關注的TOP1新技能。

5、人工智慧

python深受人工智慧科學家的喜愛和青睞，他們經常用python去實驗演算法，也善於使用numpy做科學計算，用pyplot畫數據圖。

在國內外，研發人工智慧比較好的公司內部使用Python語言的也非常多，導致人工智慧和python的關系密不可分，甚至有人會將二者劃上等號，尤其是初學者。

看完這些，有沒有恍然大悟之感，驚訝於python的這些功能，不就是我們在生活和工作中，迫切需要卻求而不得的「神仙」技能嗎？

難怪python作為一門機器語言，卻能久居最受大眾追捧的職業提升新技能榜首。

『玖』 數據分析應該用什麼工具

數據分析工具上，主要包括了平台開發工具與分析工具：HADOOP、SPARK、JAVA等⼤大數據平台開發工具需求最為旺盛;PTYHON、R在大數據分析中提及;很多傳統統計分析工具如SPSS、SAS等被提到得並不多。