數據分析與軟體實施哪個好

㈠ 作為數據分析工程師，哪款大數據分析軟體比較好

衡量一款大數據分析軟體好不好，取決的因素蠻多的，比如：產品質量，服務支持，性能，性價比等，Smartbi就挺全面，號稱億級數據秒級響應，有這個信心的，產品肯定差不了
。

㈡ 軟體數據分析師和軟體開發哪個更有前途

二者的發展道路略有不同：從近幾年的發展來看，電商的興起，使得企業對數據分析人員的需求大增，並且數據分析參與決策的角色也越來越重要，數據分析師在公司可以轉為數據運營，慢慢地可以做到運營總監、對公司整個的運轉會有整體的把握，容易躋身公司高層或者時機成熟自己創業。
軟體開發是一項苦差事，入門薪水平均要比數據分析師高，但只能年輕時做，30歲往上，由於時間精力、體力、學習能力的下降，會覺得越來月吃力，將來只能轉崗，或者自己創業。
各有利弊，但最終要看個人性格和能力，請根據自身特點選擇。

㈢ 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。

㈣ 數據分析哪個軟體好用還是說其實都差不多

數據分析工具的使用還是看需求，每個企業應用的選擇和方式都不同。數據分析的概念很廣，站在IT的角度，實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：

第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層

第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

1、數據存儲層

數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；

SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台；

BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現，BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

㈤ 軟體測試和數據分析哪個前景好

能選的話當然是數據分析了，不過這條路可能很艱難曲折，但到後期是非常厲害的。

測試比較來說起步難度沒那麼大，但上限也很高。

好了前面都是場面話，下面進入正題：

我曾經這兩個職業都做過，所以有資格來說說這兩個職業的核心區別：

• 工資：工資方面大概率是數據分析要高於軟體測試

• 工作：做測試有時候會很 無奈，而做數據分析雖然很難，但你大概率上很自由，可以自己決定，掌控一些東西。多了不說，只可意會。（若想深入，請聯系我，哈哈）

• 地位：數據分析在公司地位普遍是高於測試的（當然你不能拿剛入職的和測試總監比）。

• 發展：你以為前面那麼多鋪墊最後測試就會翻盤嘛？不，並不會。除非你是非常非常厲害的測試開發 / 安全測試 大牛，數據分析的發展都是要遠超測試的。其實你看一個行業的發展看我列的前三條就能說明問題了。

㈥ 數據分析軟體那個更好用啊

電霸好一點，之前用的其他的，感覺數據都是瞎編的，而且好多功能都是模仿電霸的功能，沒什麼特別，問個數據都不知道怎麼算出來的，黑人是有一手

㈦ 數據分析專員與軟體工程師哪個的職業壽命長

職業壽命都差不多。各行業各有長處。各有精進的一面。數據分析專員與軟體工程師對人員的專業知識等方面也是各有不同的。

1.數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。

2.軟體工程師一般指從事軟體開發職業的人。軟體工程師是一個認證考試，具體地說是從事軟體職業的人員的一種職業能力的認證，通過它說明具備了工程師的資格。軟體工程師的技術要求是比較全面的，除了最基礎的編程語言（C語言/C++/JAVA等）、資料庫技術（SQL/ORACLE/DB2等）等，還有諸多如JAVA SCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技術。此外，關於網路工程和軟體測試的其他技術也要有所涉獵。

㈧ offer選擇：是做軟體開發還是做數據分析

有的選真不錯。
前一個吧，應屆生還是要先搞好開發，打好基礎，而且金融行業應該更有價值和發展前途。我在金融行業。

㈨ 數據分析和運營哪個好

這個不好說這個兩者都有好處和壞處吧!

以下僅是我從工作經驗以及後期學習書籍中總結的經驗，如有不嚴謹之處，還請見諒之處。（這里贅述的區分偏向基礎崗）

一，工作中數據分析與數據運營的區別

我的工作經驗中，數據分析和數據運營是包含關系，當然是數據運營包含數據分析，數據分析是數據運營的子集。（這樣說可能會和一些夥伴經驗沖突，但我的確實是這樣）

數據運營是基於數據去發現問題，分析問題，然後通過運營的手段找到問題的解決辦法並付諸實踐的閉館工作，而數據分析則是數據運營的一個關鍵環節和重要手段，但不是全部。

㈩ 大家覺得基本面數據分析的軟體哪個最好

同花順，它會給基本面的盈利能力，償債能力，運營能力和成長能力對應評分，但目前還沒有搞清楚那個分值怎麼算出來的。