1. 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。
2. 有哪些数据分析软件,哪个比较好
思迈特软件Smartbi 软件在国内BI 领域处于领先地位,产品广泛应用于金融、政府、制造、零售、地产等众多行业,拥有3000+行业头部客户。3. 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。
4. 好用的数据分析工具有哪些
好用的数据分析工具有很多,比如广州思迈特软件Smartbi有限公司(思迈特软件Smartbi)。5. 大量数据模糊查询匹配该用什么软件
ElasticSearch ,不过得要先把数据同步进去
6. 好用的数据分析软件有哪些
1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。7. 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。
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8. 数据分析软件中,Excel和SPSS哪一个更好用
数据分析软件中,Excel和SPSS哪一个更好用?大学学过量化分析的同学肯定对此深有体会,有时候一大堆数据给出来,单纯用excel是很难直接分析得到自己想要的结果的,这时候最好结合是spss软件进行数据分析,那样得出来的数据更具有多样性。事实上二者都具有其特性,需要好好区别。
从专业性来讲,spss是专业统计分析软件,对数据分析的适应力较强,但excel在简单的问题上,如作图、描述统计、相关系数、方差分析等都比较快,但分析出的结果与spss存在较大差别,还需要自己重新设计计算过程检验方法使用条件的满足性等,因此二者相比较而言还是spss更专业一些。