数据分析与软件实施哪个好

㈠ 作为数据分析工程师，哪款大数据分析软件比较好

衡量一款大数据分析软件好不好，取决的因素蛮多的，比如：产品质量，服务支持，性能，性价比等，Smartbi就挺全面，号称亿级数据秒级响应，有这个信心的，产品肯定差不了
。

㈡ 软件数据分析师和软件开发哪个更有前途

二者的发展道路略有不同：从近几年的发展来看，电商的兴起，使得企业对数据分析人员的需求大增，并且数据分析参与决策的角色也越来越重要，数据分析师在公司可以转为数据运营，慢慢地可以做到运营总监、对公司整个的运转会有整体的把握，容易跻身公司高层或者时机成熟自己创业。
软件开发是一项苦差事，入门薪水平均要比数据分析师高，但只能年轻时做，30岁往上，由于时间精力、体力、学习能力的下降，会觉得越来月吃力，将来只能转岗，或者自己创业。
各有利弊，但最终要看个人性格和能力，请根据自身特点选择。

㈢ 做数据分析，比较好用的软件有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。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。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

㈣ 数据分析哪个软件好用还是说其实都差不多

数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层

第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

㈤ 软件测试和数据分析哪个前景好

能选的话当然是数据分析了，不过这条路可能很艰难曲折，但到后期是非常厉害的。

测试比较来说起步难度没那么大，但上限也很高。

好了前面都是场面话，下面进入正题：

我曾经这两个职业都做过，所以有资格来说说这两个职业的核心区别：

• 工资：工资方面大概率是数据分析要高于软件测试

• 工作：做测试有时候会很 无奈，而做数据分析虽然很难，但你大概率上很自由，可以自己决定，掌控一些东西。多了不说，只可意会。（若想深入，请联系我，哈哈）

• 地位：数据分析在公司地位普遍是高于测试的（当然你不能拿刚入职的和测试总监比）。

• 发展：你以为前面那么多铺垫最后测试就会翻盘嘛？不，并不会。除非你是非常非常厉害的测试开发 / 安全测试 大牛，数据分析的发展都是要远超测试的。其实你看一个行业的发展看我列的前三条就能说明问题了。

㈥ 数据分析软件那个更好用啊

电霸好一点，之前用的其他的，感觉数据都是瞎编的，而且好多功能都是模仿电霸的功能，没什么特别，问个数据都不知道怎么算出来的，黑人是有一手

㈦ 数据分析专员与软件工程师哪个的职业寿命长

职业寿命都差不多。各行业各有长处。各有精进的一面。数据分析专员与软件工程师对人员的专业知识等方面也是各有不同的。

1.数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。

2.软件工程师一般指从事软件开发职业的人。软件工程师是一个认证考试，具体地说是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证，通过它说明具备了工程师的资格。软件工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言/C++/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）等，还有诸多如JAVA SCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外，关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。

㈧ offer选择：是做软件开发还是做数据分析

有的选真不错。
前一个吧，应届生还是要先搞好开发，打好基础，而且金融行业应该更有价值和发展前途。我在金融行业。

㈨ 数据分析和运营哪个好

这个不好说这个两者都有好处和坏处吧!

以下仅是我从工作经验以及后期学习书籍中总结的经验，如有不严谨之处，还请见谅之处。（这里赘述的区分偏向基础岗）

一，工作中数据分析与数据运营的区别

我的工作经验中，数据分析和数据运营是包含关系，当然是数据运营包含数据分析，数据分析是数据运营的子集。（这样说可能会和一些伙伴经验冲突，但我的确实是这样）

数据运营是基于数据去发现问题，分析问题，然后通过运营的手段找到问题的解决办法并付诸实践的闭馆工作，而数据分析则是数据运营的一个关键环节和重要手段，但不是全部。

㈩ 大家觉得基本面数据分析的软件哪个最好

同花顺，它会给基本面的盈利能力，偿债能力，运营能力和成长能力对应评分，但目前还没有搞清楚那个分值怎么算出来的。