數據分析工具

本文目錄一覽：

• 1、大數據分析工具都有哪些
• 2、數據分析的常見工具有哪些?
• 3、常用的數據分析工具有哪些
• 4、3大常用的數據分析工具是什么?
• 5、數據分析的工具有哪些

大數據分析工具都有哪些

大數據分析工具好用的有以下幾個，分別是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格制作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

2、BI工具

BI也就是商業智能，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，最后數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由于功能聚焦，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。

3、Python

python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。盡管入門的學習難度要高于Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高于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。

4、思邁特軟件Smartbi

融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據準備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求；滿足數據角色、分析角色、管理角色等所有用戶的需求。

5、Bokeh

這套可視化框架的主要目標在于提供精致且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

6、Storm

Storm是自由的開源軟件，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，用于處理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。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

7、 Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬于一款業務開發平臺且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。

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、數據庫：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。但是基于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。因此需要學會數據庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數據庫的基本操作;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，那么在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更愿意看，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，那么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。

常用的數據分析工具有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。

R軟件

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟件，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用于管理、統計財經、金融等眾多領域。

SAS軟件

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種算法和選項。

3大常用的數據分析工具是什么?

3大常用的數據分析工具如下：

1、思邁特軟件Smartbi

思邁特軟件Smartbi是專業的BI工具，基于統一架構實現數據采集、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，并且具有分析報告、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軟件中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用于金融、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、理解大量數據背后的知識。

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,思邁特軟件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。

數據分析的工具有哪些

一，rapidminer，在全世界的范圍內，它算是一個比較領先的數據挖掘解決方案，之所以它會得到大家的推崇和認可，跟它有先進技術作為依托有一定關系，它涉及的范圍很廣，許多行家在受訪過程中紛紛表示，總是用它來簡化數據挖掘過程中的一些設計和評價。

二，Hpcc，它是為了加快信息高速路而安排的一個計劃，據悉，該計劃一共投入了百億美元的資金，前期研發的目的是為了開發可擴展的軟件和系統，希望以此來開發有著千兆比特的網絡技術，因為它的傳輸能力極強，所以被應用于大數據分析中。

三，Hadoop，現在許多大數據分析新人都喜歡用hadoop來直接代表大數據分析，可見它是很重要的，之所以它會得到大眾的推崇和認可，其中一個原因就是它先預設了計算元素、存儲可能失敗的前提，然后通過多角度切入去確保這些可能被有效控制，不出現。

四，Pentaho

bi，它跟傳統的bi產品存在很大的差別，它是一個框架，該框架是以流程作為中心的，以中心作為基礎向外輻射再面向解決方案。Pentaho bi給大數據分析帶來了改革性的改變，它的問世讓quartz、jfree等獨立產品有了被集中的可能性，還能以此作為基礎為復雜的商務智能工作提供有效方案。

以上四種工具屬于大數據分析崗必備的工具，需要做到靈活、流暢使用才可以。