數據師喜歡用什麼軟體

『壹』 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。

『貳』 數據分析師常用工具有哪些

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。

『叄』 作為數據分析師的你都有哪些常用工具

大數據分析六大工具盤點：

一、Apache Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。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。

Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(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。

該項目主要由五部分組成：

1、高性能計算機系統(HPCS)，內容包括今後幾代計算機系統的研究、系統設計工具、先進的典型系統及原有系統的評價等;

2、先進軟體技術與演算法(ASTA)，內容有巨大挑戰問題的軟體支撐、新演算法設計、軟體分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;

3、國家科研與教育網格(NREN)，內容有中接站及10億位級傳輸的研究與開發;

4、基本研究與人類資源(BRHR)，內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調查者-開始的，長期 的調查在可升級的高性能計算中來增加創新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯營，和來提供必需的基礎架構來支 持這些調查和研究活動;

5、信息基礎結構技術和應用(IITA )，目的在於保證美國在先進信息技術開發方面的領先地位。

三、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。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入)等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。

四、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.

該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速)。而「Drill」將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。

「Drill」項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

通過開發「Drill」Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API介面和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數據源、數據格式和查詢語言。

五、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。

功能和特點

免費提供數據挖掘技術和庫

100%用Java代碼(可運行在操作系統)

數據挖掘過程簡單，強大和直觀

內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程

可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程

多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據

圖形用戶界面的互動原型

命令行(批處理模式)自動大規模應用

Java API(應用編程介面)

簡單的插件和推廣機制

強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模

400多個數據挖掘運營商支持

耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。

六、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。

Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的 Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體;Pentaho資料庫為 Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行;Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。

Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。

本文轉載自加米穀大大數據-技術分享專欄，轉載請註明出處。

『肆』 數據分析師使用的工具有哪些

EXCEL、SQL為最為需求側提到最多的數據分析工具。⽽SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大數據工具如HADDOP等也提到較多。

業務數據分析中，主要以辦公軟體、數據處理、統計工具為主;EXCEL在業務數據分析被提及相當多次。數據處理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等統計分析軟體是業務分析的流行工具。

數據挖掘工具中，包括了數據分析工具與平台開發⼯工具：PYTHON在數據挖掘中被提及最多，R其次;數據挖掘類崗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台開發工具;數據處理⼯工具SQL被提及較多。

數據分析工具上，主要包括了平台開發工具與分析工具：HADOOP、SPARK、JAVA等⼤大數據平台開發工具需求最為旺盛;PTYHON、R在大數據分析中提及;很多傳統統計分析工具如SPSS、SAS等被提到得並不多。

『伍』 大數據處理軟體用什麼比較好

常見的數據處理軟體有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。

數據分析與處理方法：

採集

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。

並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的大量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等。

而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些大量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。

也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

『陸』 有哪些做數據分析好用的軟體工具

其實工具是非常具有個人喜好傾向的，每個數據分析師都有自己最習慣的工具，那麼被提及頻率最高且使用最多的不過是這幾種：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel是最入門也是最基礎同時也是最主要的數據分析工具，優點也是數不勝數，而且是人人裝機必備，所以協同起來非常方便。
SQL是數據分析這個職業人手必會的工具之一，入門相對來說比較簡單，業內人笑稱這是增刪改查的小能手，總之如果想做數據分析師，那麼這個工具是必備技能。SmartbiSmartbi是專業的BI工具，非常穩定且操作簡單，功能也非常全面。TableauTableau和Excel部分功能有一些相似之處，但Tableau的界面優化更加完美，做出來的圖比excel 要美觀很多。
SPSS操作比較簡單，只要你對界面和功能基本會用，那麼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。但是要想能讀懂分析結果，需要自己有扎實的基礎。
SAS 統計分析系統功能較 SPSS 而言更強大一些，它的語句針對性也比較強。SAS數據分析功能主要包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。PythonPython相比 Excel、SQL 而言，綜合功能最為強大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。RR 在統計方面較為突出。R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
但是數據分析師不是單單只學會運用工具就可以的，最重要的還是數據分析思維和業務思維，以及強大的邏輯思維能力。