物理數據分析需要什麼軟體

Ⅰ 現在主流數據分析軟體有哪些

改良BI讓業務人員更好的使用商業智能BI

在以前，訪問BI需要強大、復雜的本地安裝軟體來篩選數據集，然後再運行復雜查詢才能得出結果。但是，現在很多東西都一直在變化。訪問BI需要的人員越來越多。但訪問BI的這一系列操作太復雜了。普通的業務人員根本無法完全學會這些步驟。因此BI軟體的研發人員，慢慢開始改良，移除技術，使得每個人都能訪問BI。

拖拉拽式快速製作BI報表

業務人員忙於處理業務，並沒有太多時間精力去學習步驟復雜的數據分析軟體，並且即便學會了他們也沒太多時間精力去進行數據分析，因此最好的辦法是選擇一個採用拖拉拽式報表製作方法的BI軟體。

就如Smartbi，不用下載安裝，直接通過瀏覽器打開就能用，通過拖拉拽方式快速搭建可視化分析報表。只需要簡單的滑鼠拖拽維度和指標，即可快速生成圖表。敏捷看板中不僅內置多種數據統計函數，如：求和，最大值，排名，同比、環比、上期等，而且支持自定義維度和指標，兩者可以一鍵切換，靈活簡便的分析方式，方便用戶進行猜想式、求證式的數據探索。現在主流數據分析軟體推薦你思邁特軟體Smartbi數據分析軟體。廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（簡稱思邁特軟體Smartbi）成立於2011 年，以提升和挖掘企業客戶的數據價值為使命，專注於商業智能(BI)與大數據分析軟體產品與服務。

思邁特軟體Smartbi企業自助數據分析平台（思邁特軟體Smartbi Eagle）是圍繞業務人員，提供數據分析服務的企業級門戶平台。通過提供自助化的數據訪問、探索、展現工具，加快數據化運營的效率，為業務思考、業務拓展、管理創新提供了開放共享和交流互動的平台。

經過十餘年的發展，已在金融、電信、政 府、製造等行業獲得近2000家客戶認可，口碑良好。在全球財富500強的10家國內銀 行，有8家選用了思邁特軟體Smartbi。在眾多的客戶中獲得了很好的口碑，並獲得了投資機構的青睞。

思邁特軟體Smartbi使用了「去報表化」展現形式，增強了傳統的圖形，引入了更加豐富的統計圖表，在報表結構中引入更加富有表現力的HTML元素。支持三屏合一數據化展示。

我們可以隨心所欲的像編輯網頁一樣來加工我們的分析報表，使得數據的表現形式更加豐富多彩。思邁特軟體Smartbi拋棄了插件定義，大量使用拖拽式、純web定義的方式來製作報表，同時繼續支持傳統拾取式定義。

數據分析軟體有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

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Ⅱ 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。

修改回答

Ⅲ 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。

Ⅳ 數據分析的常見工具有哪些

1、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。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、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。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

3、數據可視化：Tableau & Echarts

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。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。

Ⅳ 數據分析用什麼軟體

做數據分析，比較好用的軟體有哪些？
數據分析軟體有很多種，每一種都適合不同類型的人員。

簡單說：

Excel：普遍適用，既有基礎，又有中高級。中級一般用Excel透視表，高級的用Excel VBA。

hihidata：比較小眾的數據分析工具。三分鍾就可以學會直接上手。無需下載安裝，直接在線就可以使用。

SPSS：專業統計軟體，沒有統計功底很難用的。同時包含了數據挖掘等高大功能。

SAS：專業統計軟體，專業人士用的，不懂編程還是不要碰了。

MARLAB：建立統計與數學模型，但是比較難學，很難上手。

Eview：比較小眾，建立一些經濟類的模型還是很有用的。計量經濟學中經常用到。

各種BI與報表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。
比較好的數據分析軟體有哪些？
SPSS是軟體里比較簡單的 ，學校里使用的比較多一些，可以採用菜單的模式 帶少量的命令編輯MATLAB常常在建立統計和數學模型的時候比較好用 但是很難學 反正我學了一個學期楞是就知道個皮毛Finereport 兼顧了基本的數據錄入與展現功能，一般的數據源都支持，學習成本比較低，比較適合企業級用戶使用，SAS我沒用過
網站數據分析工具哪個好用些阿？
推薦吆喝科技的ab測試，軟體分析的數據比較全面和精準
學數據分析需要熟悉哪些軟體基礎
軟體只是一個工具 看你要從事的數據分析的方向很深度而定

一般的用excel也可以進行常規簡單的數據分析

再深入一點的用spss、stata、sas

如果要搞數據挖掘的話，用spss modeler / sas

不過一般的常規數據分析用excel和spss基本上能夠應付
常用的數據分析工具有哪些
數據分析的概念太寬泛了，做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的？是個人用還是企業、部門用呢？應用的場景是製作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析？

那就說說應用最廣的BI吧，企業級應用，其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分，主要用於數據整合，構建分析，展示數據供決策分析的，譬如FineBI，是能夠」智能」分析數據的工具了。
android數據分析工具用什麼軟體
1. 開源大數據生態圈

Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。

開源生態圈活躍，並免費，但Hadoop對技術要求高，實時性稍差。

2. 商用大數據分析工具

一體機資料庫/數據倉庫（費用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

數據倉庫（費用較高）

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

數據集市（費用一般）

QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展現

用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用於展現分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
數據分析軟體有哪些，他們分別的特點是什麼
除了EXCEL 數據分析用的多的有以下幾個軟體，你看看你們公司符合哪個

SPSS（StatisticalProct and Service Solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體，是數據定量分析的工具，適用於社會科學（如經濟分析，市場調研分析）和自然科學等林林總總的統計分析，國內使用的最多，領域也多。

SPSS就如一個傻瓜相機，界面友好，使用簡單，但是功能強大，可以編程，能解決絕大部分統計學問題，適合初學者。它有一個可以點擊的交互界面，能夠使用下拉菜單來選擇所需要執行的命令。它也有一個通過拷貝和粘貼的方法來學習其「句法」語言，但是這些句法通常非常復雜而且不是很直觀。

SPSS致力於簡便易行（其口號是「真正統計，確實簡單」），並且取得了成功。但是如果你是高級用戶，隨著時間推移你會對它喪失興趣。SPSS是制圖方面的強手，由於缺少穩健和調查的方法，處理前沿的統計過程是其弱項。

SAS是全球最大的軟體公司之一，是全球商業智能和分析軟體與服務領袖。SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎，也正是基於此，它是最難掌握的軟體之一，多用於企業工作之中。

SAS就如一台單反相機，你需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤，找到並改正這個錯誤將是困難的。在所有的統計軟體中，SAS有最強大的繪圖工具，由SAS/Graph模塊提供。然而，SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而復雜，圖形的製作主要使用程序語言。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的，正所謂「五年入門，十年精通」，最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能，得到高級用戶的青睞。

R 是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境，屬於GUN系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具，多用於論文，科研領域。

R的思想是：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。因此R有很多最新的模型和檢驗方法，但是非常難自學，對英語的要求很高。R與SAS的區別在於，R是開放免費的，處理更靈活，同時對編程要求較高。
大數據是什麼意思？哪些軟體適合大數據分析？
大數據定義什麼的網路很多。個人理解：現有的互聯網數據量越來越大，面對這么大的數據量，如何利用好這些數據是極具挑戰性的。一方面數據量提升，數據處理的方法必須改變，才能提高數據處理速度，比如大規模，高並發的網站訪問，12306，淘寶天貓什麼的；另一方面從這些海量數據中挖掘出有用的信息，比如根據淘寶根據用戶點擊訪問，反饋出用戶的喜好，給用戶推薦相關商品。

推薦Hadoop，適合大數據處理的。

網上學習資料很多，自己搜去！

當然你也可以自己使用資料庫MYSQL等去做大數據處理，這樣很多Hadoop做好的東西都需要你自己去做。要是熟悉某個資料庫，並且應用明確就用資料庫自己去做吧！

加油！
數據分析軟體哪個好
最常用的是spss,屬於非專業統計學的! sas是專業的統計分析軟體,需要編程用,都是專業人士用的 數據分析中的數據挖掘,可以使用spss公司的clementine
大數據分析一般用什麼工具分析
在大數據處理分析過程中常用的六大工具：

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。

HPCC

HPCC，High Performance puting and munications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Ⅵ 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。

Ⅶ 數據統計分析軟體有哪些

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。

2、SAS

SAS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。SAS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。

3、R

R擁有一套完整的數據處理、計算和制圖功能。可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。

4、SPSS

SPSS除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

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。

Ⅷ 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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