數據分析工具有哪些

A. 常見的大數據分析工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、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。
2、SQL Server的最新版本，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。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，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;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

B. 有效數據分析工具有哪些

1、Excel

在很多人眼裡，Excel只是一個辦公軟體，但實際上，大部分人對Excel的認知還不到50%。Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

當然也有人認為自己非常精通計算機編程語言，不屑於使用Excel這種工具，因為Excel不能處理大數據。但換個思維想想，我們在日常中用到的數據是否超過了大數據這個極限呢?而且我們國家中小微型企業佔了大部分，Excel足夠處理絕大多數的數據分析需求。

2、Python

不可否認的是，python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。你可以隨心所欲地寫代碼執行你想要的東西。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。

尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。

新人在初入門時可以先不學Python，很多初級崗位甚至用不上Python，但如果想在這條路上長遠發展，它一定是個逃不開的工具。

3、BI工具

BI也就是商業智能，這類工具就是為數據分析而生的。你會發現BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

C. 第三方數據分析工具有哪些

第三方數據分析工具有EXCEL、SPSS等。

Excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的數據分析工具。Excel具備多種強大功能，比如創建表單，數據透視表，VBA等，Excel的系統如此龐大，以至於沒有任何一項分析工具可以超越它，確保了大家可以根據自己的需求分析數據。

SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。

數據分析目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

D. 大數據分析的工具有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

E. 3大常用的數據分析工具是什麼

3大常用的數據分析工具如下：

1、思邁特軟體Smartbi

思邁特軟體Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，他的目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。

數據分析工具靠不靠譜，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。

F. 數據分析工具常見的有哪些

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。

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，讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的，需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。

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

如何理解數據可視化？像我們以前上學的時候學過的柱狀圖，餅狀圖，也是數據可視化的一種。只是在現在，簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。

Echarts是開源的，代碼可以自己改，種類也非常豐富，這里不多做介紹，可以去創建一個工作區了解下。

4、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等

如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因

大數據分析需要處理海量的數據，這對於數據分析師的工作能力要求就比較高，一般來說，大數據分析師需要會

（1）會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。

（2）會一些SPSS modeler基礎應用，這部分技能對應數據建模分析師

（3）何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作；會使用R語言數據可視化操作，讓學員學會如何用R語言作圖，如條形圖、折線圖和組合圖等等；是R語言數據挖掘，本部分數據挖掘工程師

（4）用Python來編寫網路爬蟲程序，從頁面中抓取數據的多種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行並發抓取等

總結一下

G. 數據分析的常見工具有哪些

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。

H. 分析數據的軟體有哪些

1、Excel

Excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的數據分析工具，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，數據透視圖是Excel中最重要的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表，中級學函數透視表，高級學習VBA。EXCEL功能的強大隻有那些正真學過它的人才能知道

2、SQL

毫不誇張地說，SQL是數據方向所有崗位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中，理解SQL的執行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。

3、Smartbi

Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

4、Tableau

Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處，都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、色彩及操作界面給人一種簡單，清新的感覺，做出來的圖比 excel 的更美觀。

5、SPSS

SPSS界面操作比較簡單，只要認識軟體基本界面和功能，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。但要想讀透SPSS給出的分析結果，需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型，能解決絕大部分統計學問題。