㈠ 常用的數據分析工具有哪些
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。
㈡ 常用的統計分析工具有哪些
1、SAS
是目前國際上最為流行的一種大型統計分析系統,被譽為統計分析的標准軟體。盡管價格不菲,SAS已被廣泛應用於政府行政管理,科研,教育,生產和金融等不同領域,並且發揮著愈來愈重要的作用。目前SAS已在全球100多個國家和地區擁有29000多個客戶群,直接用戶超過300萬人。在我國,國家信息中心,國家統計局,衛生部,中國科學院等都是SAS系統的大用戶。
2、SPSS
SPSS作為僅次於SAS的統計軟體工具包,在社會科學領域有著廣泛的應用。SPSS是世界上最早的統計分析軟體,由美國斯坦福大學的三位研究生於20世紀60年代末研製。由於SPSS容易操作,輸出漂亮,功能齊全,價格合理,所以很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域,世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。迄今SPSS軟體已有30餘年的成長歷史。全球約有25萬家產品用戶,它們分布於通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業,是世界上應用最廣泛的專業統計軟體。
3、Excel
它嚴格說來並不是統計軟體,但作為數據表格軟體,必然有一定統計計算功能。而且凡是有Microsoft Office的計算機,基本上都裝有Excel。但要注意,有時在裝 Office時沒有裝數據分析的功能,那就必須裝了才行。當然,畫圖功能是都具備的。對於簡單分析,Excel還算方便,但隨著問題的深入,Excel就不那麼“傻瓜”,需要使用函數,甚至根本沒有相應的方法了。多數專門一些的統計推斷問題還需要其他專門的統計軟體來處理。
4、S-plus
這是統計學家喜愛的軟體。不僅由於其功能齊全,而且由於其強大的編程功能,使得研究人員可以編制自己的程序來實現自己的理論和方法。
5、Minitab
這個軟體是很方便的功能強大而又齊全的軟體,也已經“傻瓜化”,在我國用的不如SPSS與SAS那麼普遍。
6、Statistica
也是功能強大而齊全的“傻瓜化”的軟體,在我國用的也不如SAS與SPSS那麼普遍。
㈢ 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。
㈣ 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。
㈤ app數據統計分析工具有哪些
①友盟+友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、締元信.網路數據三家阿里巴巴旗下的大數據公司合並而成。平台擁有大而全的產品線,是專注用戶行為統計的綜合性平台,主要涵蓋移動應用、游戲、廣告、網站等領域。
在App統計方面,友盟提供了移動統計、游戲統計、移動廣告監測三個細分產品,可以根據需求選擇對應的產品類型,游戲統計維度齊全,除了常規渠道指標外,還自帶關卡、等級、付費等特色場景分析;廣告監測主要提供短鏈和信息流廣告的數據分析,也能自主制定推廣計劃。接下來主要介紹其移動應用統計方面的優勢。
②Talking Data 移動統計分析
Talking Data 早期主要在游戲以及互聯網金融等垂直領域耕耘,在這些方面擁有比較完整的指標和維度,同樣劃分游戲運營分析、應用統計分析、移動廣告監測等應用統計服務。移動統計分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上線的產品,目前該產品提供包括App以及小程序的相關數據統計服務。
Talking Data 的移動統計分析功能把應用分析、推送營銷、開發助手、應用管理分成導航入口,並設計邀請協作功能,偏向於數據共享,能將領導、開發和運營人員納入到一張辦公桌上。
③openinstall App渠道統計
openinstall 是一種不需要製作渠道包,也不需要填寫渠道識別碼即可識別App安裝渠道來源的渠道統計工具。因此,openinstall能夠實現僅憑App安裝渠道鏈接就能統計渠道效果的功能,擺脫了人工製作渠道包和填寫渠道識別碼,使用openinstall 程序化自動生成的渠道鏈接,可以實現(數量級為億的)海量用戶在免填邀請碼的情況下開展的有獎拉新活動(本質上是視每個用戶為一個渠道,並自動為每個用戶生成一個渠道鏈接進行渠道效果統計)。
openinstall 的統計後台分三個模塊:應用信息、應用集成、渠道統計。與其他綜合性應用統計工具相比,openinstall 主要在渠道統計這一領域的需求進行細化深挖,集成使用上十分簡單,基本沿著開發者的操作順序進行:集成開發—渠道統計—渠道管理—查看報表,基本上一眼就能看懂。另外用戶自定義方面也比較方便靈活,可以通過api 獲取渠道參數,用戶可以根據推廣需求來定製自己的推廣頁,數據的統計也可以對接到自己的後台。
㈥ 數據分析統計工具有哪些
國內私有化部署平台
Cobub Razor http://www.cobub.com (免費)
國內第三方雲平台
友盟 https://www.umeng.com (免費)
Talkingdata http://www.talkingdata.com
網路統計 https://mtj..com/web/welcome/login (免費)
Cobub Cloud http://www.cobub.com/cobub-cloud/ (免費)
國外平台選擇
Flurry(http://flurry.com/)
Mixpanel(http://mixpanel.com/)
㈦ 數據分析軟體有哪些
數據分析軟體有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。
1、Excel
為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分,它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。
5、Tableau Software
Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。