数据仓库软件有哪些

1. 常用的大数据工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、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。

2、SQL Server的最新版本，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。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，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;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

2. 常见的数据分析软件有哪些

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

3. 常用的大数据分析软件有哪些

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。

4. 比较好用的数据库同步软件又哪些

可以试试DBSync，主要特点：
●独立运行
不需要在数据库中设置程序或脚本，不需要更改库结构，是一款独立的应用程序，因此不影响现有系统的运行，简单易用。
●支持各种数据源
既支持常规数据库，如Access、SQL Server、Oracle、MySQL、DB2等，又支持Excel、txt、csv等文件数据，任何可用OLE DB或ODBC连接的数据，均可参与同步。
●异型数据库同步
既支持相同类型数据库之间的同步，如Access到Access、SQL Server到SQL Server，又支持异型数据库之间的同步，如Excel到Access、Access到SQL Server、SQL Server到Oracle等。
●无人值守同步
软件具有定期自动同步的功能，只需预先设置好时间间隔，就可长期自动同步；支持系统重启后自动继续同步，防止意外关机重启而造成同步中断，从而实现无人值守同步。
●支持增量同步
既支持简单的全部复制式同步（Insert），又支持增量同步。软件能快速扫描数据库，找出相互间的差异（即增量），只对增量进行同步。
●支持断点续传
当同步中断后，再次同步时能从中断位置继续同步，避免每次都需要从头开始。
●秒级实时同步
重复同步的时间间隔最短可设置为1秒，源数据库发生变更后，1秒后就同步过去，几乎等同于实时同步。
●支持同步后处理
可设置同步后的SQL执行语句，实现同步之后的数据转换、公式计算等额外任务。

5. 大数据时代的数据管理可以使用哪些软件

数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束。
收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。
可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“数据可视化”条目。
Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图。
还有很多可以用来在网页上实现可视化输出的框架或者控件。
大致基于四种技术：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。

6. 企业销售部门常用的大数据分析软件有哪些呢

数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大数据呢，则需要是Java的一些技能，诸如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

目前市面上的BI工具，就是解决这些问题的，解放相关人员的生产力，让人员可以更多的关注业务，从而做精做大。虽说BI工具是好东西，但是如何选择一款合适自己的BI工具，这个却让很多人犯了难。因为大数据分析和数据分析就不一样，如何界定就很难，更别说选择合适的工具了。



Smartbi 大数据分析工具就可以轻松的帮您解决数据分析的难题，您无需太多的技术就可以零编码掌握，拖拽化模式简单易上手。

作为国内专业领先的BI厂商，Smartbi定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革，广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。
1、思迈特软件Smartbi：动静结合的数据可视化。

支持Excel内置的图形，兼容Excel的条件格式，与ECharts数据可视化（地图、词云等）强强联手；支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等，可设计复杂的仪表盘；完整ECharts 图形库，支持3D动态模型，同时支持图形扩展如：集成其他的HTML5图形控件；内嵌了网络地图接口，用户可以快速制作基于精确地理坐标信息（如经纬度）的数据地图。


思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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7. 数据分析工具类软件，好用的有哪些

数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大数据呢，则需要是Java的一些技能，诸如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

目前市面上的BI工具，就是解决这些问题的，解放相关人员的生产力，让人员可以更多的关注业务，从而做精做大。虽说BI工具是好东西，但是如何选择一款合适自己的BI工具，这个却让很多人犯了难。因为大数据分析和数据分析就不一样，如何界定就很难，更别说选择合适的工具了。

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8. 数据库软件有哪些

常用数据库软件：IBM 的DB2：第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。甲骨文公司的Oracle：支持最广泛的操作系统平台。Informix的Informix Sybase公司的SybasePostgreSQLSun公司的mySQL：体积小、速度快、总体拥有成本低，开放源码，被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。Microsoft的SQL Server、Access数据库、FoxPro数据库 一、SQL Server 的发展历史
由关系数据库 Sybase演变而来。
1988年，由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发OS/2版本。
94年后，Sybase公司致力于开发UNIX系统下的数据库系统；Microsoft公司继续开发基于WindowsNT的SQL Server系列数据库系统
96年，SQL Server 6.5版本；98年，SQL Server 7.0版本；2000年，正式发行SQL Server 2000版本。
二、SQL Server 2000特点
1．真正的客户机/服务器体系结构。
2．图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。
3．丰富的编程接口工具，为用户进行程序设计提供了更大的选择余地。
4．与Windows NT完全集成，利用了NT的许多功能（如发送和接受消息，管理登录安全性等）。并很好地与Microsoft BackOffice产品集成。
5．具有很好的伸缩性。（可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用）
6．对Web技术的支持。使用户能够很容易地将数据库中的数据发布到Web页面上。
7．提供数据仓库功能。(原来只在Oracle和其他更昂贵的DBMS中才有)

9. 大数据分析软件有哪些

常用的大数据分析软件有
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

10. 数据仓库采用什么软件比较好

看你用数据仓库做什么业务了。 数据仓库本身环节较多，每个环节都有不少可供选择的产品。
ETL: Datastage, Sagent,Informatica
DW Database: Oracle, DB2, ...
OLAP Server: Cognos PowerPlay 、IBM DB2 OLAP Server、Hyperion Essbase OLAP server ...
Report: BO, Cognos...