❶ 数据可视化工具软件哪个最好
这个要根据使用对象和基础决定,一般会分为以下几种:
1、国内:零基础使用者(业务人员/运营等)、有一定开发能力
2、国外
国外的就不提了,对于大家使用体验感一般不好,下面推荐几款常用的工具:
1、Excel
产品功能:很全面
特点优势:功能全面,上手容易
适用人群:
(1)仅需要简单图表制作,数据量较小的本地数据操作,如果是数据库数据或者数据量很大,用excel就会卡
(2)喜欢钻研工具的小伙伴,因为excel其实功能很全面,但是很多复杂一点多的功能需要自己钻研如何实现,有一些设计能力才能做的好,不然就可能看起来丑丑的
2、Tableau/Power BI
这两款为什么要放在一起说呢,因为这两个工具都属于功能非常强大,但是学习成本高,而且我只能用到其中一小部分功能的工具
产品定位:Power BI 是自助式BI工具,Tableau 是数据可视化工具
适用人群:专业数据分析师
对比来说,Tableau 更能满足我这种日常数据分析的需要,但是价格也更贵,PBI自定义功能更强大,可以更自由的做数据分析,基本免费但是学习成本高
3、海致BDP
BDP分为企业版和个人版,个人版中有永久免费版本和会员版
产品功能:数据接入方面(各类数据库、各类第三方API,像网络推广、头条指数和微信公众号等等,其中有有个公共数据我比较喜欢,有每天更新的天气数据可以拿来练练手)
可视化图表方面,基本也可以满足需求,其中地图图表类型有很多
适用人群:BDP是使用起来,针对个人使用上功能最为全面的一款,免费版比较适合个人使用,付费版价格不一,针对多种需求可以自行选择
❷ 做数据分析,比较好用的软件有哪些
数据分析软件种类繁多,使用难度、场景、效率不一。日常的数据分析,Excel就能满足大部分需求,不过在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天,仅靠Excel解决也不现实,不过不用担心,市面上可分析数据的软件是越来越多了,小编给大家介绍几类数据分析软件,包括以下几类:
1.数据处理软件Excel和MySQL
Excel:在Excel,需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用,特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真,掌握数据主动权,全面掌控数据,Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值,轻松整合海量数据,各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。
数据库MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性,MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言,MySQL软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。
2.数据可视化Smartbi和Echarts
Smartbi设计过程可视化,鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作,丰富的可视化展示,轻松制作BI看板,丰富的交互控件和图表组件,且不受维度、度量的限制,支持多数据来源,布局灵活,支持业务主题和自助数据集,双布局设计,跨屏发布到APP,支持流式布局。轻量化的BI软件,部署方便,走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。
❸ 数据分析用什么软件
做数据分析,比较好用的软件有哪些?
数据分析软件有很多种,每一种都适合不同类型的人员。
简单说:
Excel:普遍适用,既有基础,又有中高级。中级一般用Excel透视表,高级的用Excel VBA。
hihidata:比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装,直接在线就可以使用。
SPSS:专业统计软件,没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。
SAS:专业统计软件,专业人士用的,不懂编程还是不要碰了。
MARLAB:建立统计与数学模型,但是比较难学,很难上手。
Eview:比较小众,建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。
各种BI与报表工具:FineBI,FineReport,tableau,QlikView等。
比较好的数据分析软件有哪些?
SPSS是软件里比较简单的 ,学校里使用的比较多一些,可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能,一般的数据源都支持,学习成本比较低,比较适合企业级用户使用,SAS我没用过
网站数据分析工具哪个好用些阿?
推荐吆喝科技的ab测试,软件分析的数据比较全面和精准
学数据分析需要熟悉哪些软件基础
软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定
一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析
再深入一点的用spss、stata、sas
如果要搞数据挖掘的话,用spss modeler / sas
不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付
常用的数据分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了,做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的?是个人用还是企业、部门用呢?应用的场景是制作简单的个人图表,还是要做销售、财务还是供应链的分析?
那就说说应用最广的BI吧,企业级应用,其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分,主要用于数据整合,构建分析,展示数据供决策分析的,譬如FineBI,是能够”智能”分析数据的工具了。
android数据分析工具用什么软件
1. 开源大数据生态圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库(费用很高)
IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市(费用一般)
QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。
前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
数据分析软件有哪些,他们分别的特点是什么
除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件,你看看你们公司符合哪个
SPSS(StatisticalProct and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件,是数据定量分析的工具,适用于社会科学(如经济分析,市场调研分析)和自然科学等林林总总的统计分析,国内使用的最多,领域也多。
SPSS就如一个傻瓜相机,界面友好,使用简单,但是功能强大,可以编程,能解决绝大部分统计学问题,适合初学者。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于缺少稳健和调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。
SAS是全球最大的软件公司之一,是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。
SAS就如一台单反相机,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SAS/Graph模块提供。然而,SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,正所谓“五年入门,十年精通”,最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。
R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具,多用于论文,科研领域。
R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法,但是非常难自学,对英语的要求很高。R与SAS的区别在于,R是开放免费的,处理更灵活,同时对编程要求较高。
大数据是什么意思?哪些软件适合大数据分析?
大数据定义什么的网络很多。个人理解:现有的互联网数据量越来越大,面对这么大的数据量,如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升,数据处理的方法必须改变,才能提高数据处理速度,比如大规模,高并发的网站访问,12306,淘宝天猫什么的;另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息,比如根据淘宝根据用户点击访问,反馈出用户的喜好,给用户推荐相关商品。
推荐Hadoop,适合大数据处理的。
网上学习资料很多,自己搜去!
当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理,这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库,并且应用明确就用数据库自己去做吧!
加油!
数据分析软件哪个好
最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine
大数据分析一般用什么工具分析
在大数据处理分析过程中常用的六大工具:
Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
HPCC
HPCC,High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。
Storm
Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。
Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。
RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
❹ 常用的数据可视化软件有哪些
数据可视化工具:
PowerBI
Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的,不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前,它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能,使用户可以轻松地以更低的成本实现快速,明智的决策,用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。
Solver
Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署,它专注于四个关键的分析领域,包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。
Qlik
Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板,可简化数据分析,并帮助公司快速制定业务决策。
Tableau Public
Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本,Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料,可帮助用户创建创更多的分析报告。
谷歌Fusion Tables
Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表,但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。
Infogram
Infogram是一种直观的可视化工具,可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图,帮助你可视化数据。除了各种各样的图表,还有柱状图、条形图、饼图或词云等,它用创新的信息图表给你留下深刻印象。