數據量大用哪個軟體

㈠ 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。

㈡ EXCEL表格數據太大運行很卡,怎樣處理

解決辦法如下：

1、首先，單擊計算機左下角的[開始]按鈕找到[所有程序]選項，如下圖所示，然後進入下一步。

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 excel哪個版本可以儲存100萬條數據

excel2003隻能支持到65536行 而excel2007則支持到好像是100萬行數據， 所以答案是安裝office2007,現在網上到處有得下。

2. excel 100萬
無法生成，Excel 2007以後版本最大行數為104萬行多點。100萬行的話可用VBA做個循環

3. excel數據以百萬為單位顯示
1、首先打開excel表格，復制數據到對應的單元格裡面。

2、然後選中單元格裡面的全部數據，單機滑鼠右鍵，選擇設置單元格格式，或者直接按快捷鍵CTRL+1，也可以快速的打開設置單元格格式。

3、在數字標簽裡面選擇自定義按鈕。

4、在自定義裡面輸入『0！.0000"億"』即可。

5、最後回車完成設置，就得到了想要的結果了。

㈤ 大量數據計數用什麼軟體，有比EXCEL表格好的嗎

EXCEL可以管理100萬以內的數據，20萬完全沒問題。
使用COUNTIF去統計數據效率很低，一般上萬的數據建議使用VBA的字典編程，20萬的數據完全可以秒出結果。
比EXCEL刪除大數據管理的軟體非常多，例如SPSS，以及SQL SERVER、ORACLE等各種資料庫，還有R、PYTHON等語言自己編程統計也不錯。根據自己的特長，選擇合適自己的工具。

㈥ 大數據常用的軟體工具有哪些

眾所周知，現如今，大數據越來越受到大家的重視，也逐漸成為各個行業研究的重點。正所謂「工欲善其事必先利其器」，大數據想要搞的好，使用的工具必須合格。而大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，因此就需要我們使用更為先進的現代化工具，那麼大數據常用的軟體工具有哪些呢？
首先，對於傳統分析和商業統計來說，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。同時，SPSS更簡單，但功能相對也較少，而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二，對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。
第三，大數據可視化。在這個領域，最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。
第四，關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。
Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。但由於它是由Java編寫的，導致處理性能並不是那麼優秀，在處理大規模數據的時候顯得力不從心，所以也是有著自己的局限性。
上面四種軟體，就是筆者為大家盤點的在大數據行業中常用到的軟體工具了，這些工具的功能都是比較強大的，雖然有著不少的局限性，但由於大數據行業分工比較明確，所以也能使用。希望大家能從筆者的文章中，獲取一些幫助。

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。

㈧ 在醫院工作做數據分析，因為數據量比較大。想知道用什麼分析軟體比較好。

如果是新手推薦使用SPSSAU「在線SPSS」，很好上手裡面有智能分析文字直接使用，點擊拖拽一下就好。