❶ 數據可視化工具軟體哪個最好
這個要根據使用對象和基礎決定,一般會分為以下幾種:
1、國內:零基礎使用者(業務人員/運營等)、有一定開發能力
2、國外
國外的就不提了,對於大家使用體驗感一般不好,下面推薦幾款常用的工具:
1、Excel
產品功能:很全面
特點優勢:功能全面,上手容易
適用人群:
(1)僅需要簡單圖表製作,數據量較小的本地數據操作,如果是資料庫數據或者數據量很大,用excel就會卡
(2)喜歡鑽研工具的小夥伴,因為excel其實功能很全面,但是很多復雜一點多的功能需要自己鑽研如何實現,有一些設計能力才能做的好,不然就可能看起來醜醜的
2、Tableau/Power BI
這兩款為什麼要放在一起說呢,因為這兩個工具都屬於功能非常強大,但是學習成本高,而且我只能用到其中一小部分功能的工具
產品定位:Power BI 是自助式BI工具,Tableau 是數據可視化工具
適用人群:專業數據分析師
對比來說,Tableau 更能滿足我這種日常數據分析的需要,但是價格也更貴,PBI自定義功能更強大,可以更自由的做數據分析,基本免費但是學習成本高
3、海致BDP
BDP分為企業版和個人版,個人版中有永久免費版本和會員版
產品功能:數據接入方面(各類資料庫、各類第三方API,像網路推廣、頭條指數和微信公眾號等等,其中有有個公共數據我比較喜歡,有每天更新的天氣數據可以拿來練練手)
可視化圖表方面,基本也可以滿足需求,其中地圖圖表類型有很多
適用人群:BDP是使用起來,針對個人使用上功能最為全面的一款,免費版比較適合個人使用,付費版價格不一,針對多種需求可以自行選擇
❷ 做數據分析,比較好用的軟體有哪些
數據分析軟體種類繁多,使用難度、場景、效率不一。日常的數據分析,Excel就能滿足大部分需求,不過在數據量越來越大、維度越來越多、分析越來越復雜的今天,僅靠Excel解決也不現實,不過不用擔心,市面上可分析數據的軟體是越來越多了,小編給大家介紹幾類數據分析軟體,包括以下幾類:
1.數據處理軟體Excel和MySQL
Excel:在Excel,需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用,特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真,掌握數據主動權,全面掌控數據,Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值,輕松整合海量數據,各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果。
資料庫MySQL是一種關系資料庫管理系統,關系資料庫將數據保存在不同的表中,而不是將所有數據放在一個大倉庫內,這樣就增加了速度並提高了靈活性,MySQL所使用的SQL語言是用於訪問資料庫的最常用標准化語言,MySQL軟體採用了雙授權政策,分為社區版和商業版,由於其體積小、速度快、總體擁有成本低,尤其是開放源碼這一特點,一般中小型網站的開發都選擇MySQL作為網站資料庫。
2.數據可視化Smartbi和Echarts
Smartbi設計過程可視化,滑鼠拖拉拽即可快速完成數據集准備、可視化探索和儀表盤的製作,豐富的可視化展示,輕松製作BI看板,豐富的交互控制項和圖表組件,且不受維度、度量的限制,支持多數據來源,布局靈活,支持業務主題和自助數據集,雙布局設計,跨屏發布到APP,支持流式布局。輕量化的BI軟體,部署方便,走多維分析方向。能夠快速製作數據可視化圖表。
❸ 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。
❹ 常用的數據可視化軟體有哪些
數據可視化工具:
PowerBI
Microsoft PowerBI同時提供本地和雲服務。它最初是作為Excel插件引入的,不久PowerBI憑借其強大的功能開始普及。目前,它被視為商業分析領域的軟體領導者。它提供了數據可視化和bi功能,使用戶可以輕松地以更低的成本實現快速,明智的決策,用戶可協作並共享自定義的儀錶板和互動式報告。
Solver
Solver是一家專業的企業績效管理(CPM)軟體公司。Solver致力於通過獲取可提升公司盈利能力的所有數據源來提供世界一流的財務報告、預算方案和財務分析。其軟體BI360可用於雲計算和本地部署,它專注於四個關鍵的分析領域,包括財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫。
Qlik
Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。它具有可視化儀錶板,可簡化數據分析,並幫助公司快速制定業務決策。
Tableau Public
Tableau 是一個互動式數據可視化工具。不像大多數可視化工具那樣需要編寫腳本,Tableau的簡便性可以幫助新手降低使用難度。只需托拉拽的簡單操作使數據分析輕松完成。他們也有一個「新手入門工具包」和豐富的培訓資料,可幫助用戶創建創更多的分析報告。
谷歌Fusion Tables
Fusion Table 是谷歌提供的數據管理平台。你可以使用它來做數據收集、數據可視化和數據共享。他就像電子數據表,但功能更強大更專業。你可以通過添加CSV、KML和電子表格中的數據集和同事共享資料。你還可以發布數據資料並將其嵌入到其他網頁屬性中。
Infogram
Infogram是一種直觀的可視化工具,可幫助你創建精美的信息圖表和報告。它提供了超過35個互動式圖表和500多個地圖,幫助你可視化數據。除了各種各樣的圖表,還有柱狀圖、條形圖、餅圖或詞雲等,它用創新的信息圖表給你留下深刻印象。