核對數據工具哪個好

㈠ 有哪些數據分析軟體，哪個比較好

思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶。

判斷一個大數據分析軟體好不好，首先要看這個款產品的穩定性，在數據分析的過程中，穩定性非常重要，它決定了數據分析過程的質量和效率；其二、系統設計人性化，操作簡單方便，合適不同客戶群體；

其三、分析結果准確率高；其四、客戶體驗滿意度，產品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產品。

思邁特軟體Smartbi 是國內領先的BI廠商，企業級商業智能和大數據分析平台，經過多年的持續發展，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。
Smartbi是目前國內大數據分析軟體的佼佼者。主打的是企業報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數據的秒級呈現，適用於企業中的技術人員、業務人員和數據分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟體在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內的BI行業由於起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較於國外產品而言，Smartbi最大的優勢在於Smartbi自主搭建的實施團隊和服務團隊，強大的服務讓它成為國內首屈一指的商業智能產品。

1、智能鑽取
Smartbi數據分析軟體獨有的智能鑽取功能，只需雙擊滑鼠，就能實現任意報表之間的穿透鑽取，不管這些報表是不是來自同一分析模型，只要有數據關聯就能實現秒速智能鑽取。最關鍵的是，他不需要IT開發人員做任何預設，系統將智能匹配報表與參數傳遞，真正做到了報表無邊界，想鑽哪裡就鑽哪裡的效果。
Smartbi數據分析軟體已全面落地Smartbi智能鑽取功能，為用戶提供更智能、靈活又高效的數據鑽取服務。

2、多維動態分析
在多維資料庫中，數據是以立方體（即Cube）的形式存儲的。但在企業中不同角色進行數據分析時關注的維度是不同的，那麼如何才能做到讓不同角色可以基於自己所關注的維度，對數據進行多角度展示和靈活動態分析呢？
Smartbi 多維分析可以直接對接多維資料庫（Essbase、SSAS等），通過將多維數據集中的各個維度進行有機組合，查詢出相應的數據。它提供了切片、切塊、鑽取以及行列互換等多種可視化操作方式，使得不同角色可基於自身所關注的維度進行靈活的數據分析，從而使用戶對大量復雜數據的分析變得輕松而高效，以利於迅速做出正確的判斷，輔助決策。

一般的分析報表只有一個固定的分析角度，瀏覽者只能被動接受，無法根據自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數據分析軟體上，報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內容。就如當我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況，可通過高效聯動、智能鑽取、篩選等多種方式進行切換。

多維動態分析技術的應用，讓報表瀏覽者自主決定欄位與維度組合，自主決定分析內容，從而擁有更多維的數據分析角度，更深入詳細的數據分析挖掘能力。

3、無須預建模的透視分析

通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。

數據分析軟體靠不靠譜，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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㈡ 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。

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㈢ 數據分析軟體哪個最好用

數據分析軟體最好用的有：

一、大數據分析工具——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。

㈣ 主流數據分析工具有哪些

1、Excel

Excel 是最基礎也最常用的數據分析軟體，可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作。

2、SAS軟體

SAS是全球最大的軟體公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，功能非常強大。

3、R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。具備數組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大)，完整連貫的統計分析工具，優秀的統計制圖功能。

4、SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，也是比較成熟的分析工具，操作簡便、編程方便、功能強大。

5、Python

Python可以說是現在進行數據分析處理的主流軟體工具了，強大的庫和編程特性，可以幫助我們快速處理大規模的數據分析和挖掘任務。

㈤ 好用的數據分析軟體有哪些

1、思邁特軟體Smartbi專注於商業智能(BI)、數據分析軟體產品與服務。

2、數據處理工具：Excel。數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。

3、資料庫：MySQL。Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。

4、數據可視化：Tableau & 思邁特軟體。如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今「顏值為王」的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。

5、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因。

數據分析軟體靠不靠譜，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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