統計數據分析軟體哪個好

⑴ 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。

⑵ 數據分析軟體哪個好

分析軟體我覺得思邁特軟體Smartbi的思邁特軟體Smartbi 還是很不錯的，思邁特軟體Smartbi在大數據審計分析中的應用重點包括跨庫查詢、高性能存儲、疑點生成、自助分析、數據報送、財務分析、專題分析、自動取證單、大屏報送等：

1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來，

2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化。

3、功能豐富的應用工具箱，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

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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⑶ 數據分析軟體哪家好

常見的數據分析軟體有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。

1、Apache Hive

Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。

數據分析注意

1、要注意每種統計分析方法的適用范圍。

許多分析方法對數據的要求很高，如果樣本的分布不符合要求，樣本量數量不足，或者存在大量的偽樣本，都會造成最後結果的偏差甚至是完全錯誤。

2、在選擇一種數據分析方法的同時，要按照方法的要求整理資料庫。

錯誤的資料庫格式對於研究有時是災難性的。我們在使用任何研究模型之前，都要考慮數據的適用性。同樣，數據的合理轉換也很重要。

⑷ 常用統計軟體比較

關於常見統計軟體比較這個問題有以下解答

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。

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。很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域。

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MicrosoftOffice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。

⑸ 大數據分析哪個軟體做的好

大數據分析的軟體有很多，其中SQL數據分析、Excel數據分析、SPSS數據分析、SAS數據分析、R數據分析等這些軟體都是挺不錯的。

1、SQL數據分析

SQL對於很多數據分析師，取數是基本功。可以翻一下很多數據分析崗位的招聘啟事，不管實際需不需要，都會把熟練掌握SQL這一條寫上來。SQL並不是這么復雜，要學習的只是取數、中高級查詢、簡單數據清洗等。

4、SAS數據分析

SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎，也是最難掌握的軟體之一，多用於企業工作之中。需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。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，有著強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能。

5、R數據分析

R是一個開源的分析軟體，也是分析能力不亞於SPSS和Matlab等商業軟體的輕量級(僅指其佔用空間極小，功能卻是重量級的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系統，對於用戶來說非常方便，R和Matlab都是通過命令行來進行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。

⑹ 數據分析工具類軟體，好用的有哪些

數據分析工具類軟體，好用的有哪些, 除了新榜，還有哪些靠譜又好用的微信數據分析工具

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

分析軟體有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多說了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足大部分的工作需要。 MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境使用的。 其優點如下： 一、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來； 二、 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化； 三、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握； 四、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。 但是這款軟體的使用難度較大，非專業人士不推薦使用。 SAS是把數據存取，管理，分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊，全，新。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟體的使用需要一定的專業知識，非專業人士不推薦使用。 Finereport類EXCEL設計模式，EXCEL+綁定數據列」形式持多SHEET和跨SHEET計算，完美兼容EXCEL公式，用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣，輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富，比如說 數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash列印、交互分析等

有哪些好用的數據分析工具類軟體？

BI數據分析工具這個可以。BI數據分析系統用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確地提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。
做BI數據分析系統十多年的廠 商（奧威 軟體）

spss,excel,在線spss-spssau,R等等。最好用的是在線網頁spssau。

互聯網數據分析工具有哪些

大數據分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性。

現在有哪些常用的大數據分析工具？

目前市場上的數據分析工具還是比較多的，國內跟國外都有，我就介紹幾款主流的給樓主。
國外：
Tableau：自身定位是一款可視化工具，與Qlikview的定位差不多，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜。目前移動端只支持IOS系統。
Qlikview:最大的競爭者是Tableau，同Tableau和國內眾多BI一樣，是屬於新一代的輕量化BI產品，體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統，C／S的產品架構。採用內存動態計算，數據量小時，速度很快；數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。
Cognos：傳統BI工具中最被廣泛使用的，已被IBM收購。擁有強大的資料庫平台、在數據管理、數據整合以及中間件領域專業功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求變化需要 重新建模，學習要求較高。
國內：
FineBI:帆軟旗下的自助性BI產品，輕量化的BI工具，部署方便，走多維分析方向。後期採用jar包升級換代，維護方便，最具性價比。
永洪BI:敏捷BI軟體，產品穩定性較高。利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。

數據分析需要掌握的數據統計軟體、還有數據分析工具有哪些，有人知道嗎？

當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟體功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，並熟悉其中大量的函數和命令。
瑭錦tanjurd解釋而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊滑鼠，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel，然後載入宏，裡面有一些分析工具，不過有時需要資料庫軟體支持。