目前都有哪些数据分析的工具?

数据分析工具常见的有哪些?~

1、数据处理工具：Excel
数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
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，让数据说话。因此想从事数据分析岗位的，需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。
2、数据库：MySQL
Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作；数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化：Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观
如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富，这里不多做介绍，可以去创建一个工作区了解下。
4、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因
大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求就比较高，一般来说，大数据分析师需要会
（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。
（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师
（3）何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师
（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等
总结一下

1、数据处理工具：Excel
数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
2、数据库：MySQL
Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化：Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

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

数据分析工具，我们常见的就有。excel。powerBL。tableauBL。r。python等。选择哪个工具，首先要了解自己的工作？或者想想从业方向朝着偏重数据的数据科学方向发展，还是偏业务的商业分析方向。
excel。数据科学家在用。不懂数据的人也会用。他可以说是无人不知无人不晓。如果与其他几个工具放在一起。excel。powerBL。tableau。r。和pyzhon。我们把这些都比做军事战斗武器的话。excel绝对是航空母舰。因为他的体系太庞大了。从简单的表格制作数据透视表。写公式。再到。vba语言。还有无数的插件供你使用？
BL。business lntelligence。商业智能。这是为了数据分析而生的。它诞生的起点就非常高。目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短。如何利用数据来影响决策。tableau。可以说敏锐的发觉了，excel的这个数据透视特性。较早地切入了BI市场。把这个核心价值发扬光大了。rpowerBI之前是以excel插件作为产品。受限于excel本身这个航母。发展情况，并不理想。于是从excel的插件中剥离出来。独立成一门派脱胎换。
r和python。统计型分析。比如求正态，分布。利用算法归类剧情。回归分析，等。PRzhon等编程语言的优势是，个体预测分析。

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

数据分析的入门是可以自学的。
Excel 的使用是数据分析入门的基础。
无论是数据处理、数据分析还是图表制作，都离不开函数的使用。
做表的时候，经常遇到各种序号的录入，比如大家都知道，数字序列 12345，直接在 Excel 中拖拽就能生成。
其实你只要多花 1 分钟时间，记几个函数，就能 get 花式录入各种序列，不信现在就可以打开 Excel 试试。
1、阿拉伯数字
方法 1：录入 1，按住 Ctrl，向下拖拽。方法 2：录入前两个数字，向下拖拽。

2、等差序列
录入前两个数字，向下拖拽。

3、等比序列
录入前两个数字，右键向下拖拽，选择【等比序列】。

4、罗马数字
利用公式，录入：=ROMAN(ROW(A1))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。

5、带圈数字
利用公式，录入：=UNICHAR(ROW(A9312))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。记住 9312 这个数字。

UNICHAR 函数，可以返回由 UNICODE（二进制编码）对应的字符。Unicode（统一码）是计算机科学领域里的一项业界标准，包括字符集、编码方案等。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。
6、带括号数字
利用公式，录入：=UNICHAR(ROW(A9332))，向下拖拽。记住 9332 这个数字。

7、字母序列（大写）
利用公式，录入：=CHAR(ROW(A65))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。记住数字 65。

8、字母序列（小写）
利用公式，录入：=CHAR(ROW(A97))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。记住数字 97。

9、英文月份（全称）
在第一单元格输入 January（1 月），向下拖拽，生成连续月份序列。

10、英文月份（简称）
在第一单元格输入 Jan（1 月），向下拖拽，生成连续月份序列。

11、英文星期（全称）
在第一单元格输入 Monday（星期一），向下拖拽，生成连续星期。

12、英文星期（简称）
在第一单元格输入 Mon（星期一），向下拖拽，生成连续星期。

13、天干
在第一单元格输入：甲，向下拖拽，生成十天干。

14、地支
在第一单元格输入：子，向下拖拽，生成十二地支。

下面来看几个进阶的例子：
1、英文大小写转化

2、从邮箱中提取账户名

3、用 SUMPRODUCT 匹配项目得分

4、带有单位的数据也能求和

5、快速录入一串字母序列

6、快速合并文本

7、1 秒钟模拟表格，批量生成随机数

8、用 REPT 函数来模拟图书评分

9、用 INDIRECT 函数实现跨表汇总
学好函数，收获的不仅仅是高效——同样的数据处理和分析，别人一个星期的工作，如果你精通 Excel，你一个小时就能解决。

更重要的是——函数是逻辑的训练，学好函数可以实现有效思考，提高解决问题的能力。
另外一个玩法，数据可视化
01 华夫图介绍
华夫图，因其颇像华夫饼而得名，常常用来展示百分比数据。

比如，上面这张图就是典型的华夫图，一共 10*10=100 个方格，有颜色的格子数量代表要表达的百分比。
一般来说，制作华夫图的方法有两种。
一种是使用条件格式——即在 Excel 单元格中将小于指定数字的单元格设置为带颜色的单元格；
另一种方法是使用图表，用散点图来制作一个 10*10 的点，然后用图形进行填充。
事实上，还有一种方法，比这两种更简单，而且制作的过程也多少让人感到出其不意！
这个方法就是——使用 REPT 函数。
02 REPT 函数
REPT 这个函数，用在这个场景下就很绝。
REPT——Repeat（重复），它可以将指定字符重复指定的次数，常常用来制作单元格内的数据条。

比如，公式：=REPT("|",E7/10)，将「|」重复了 E7/10 次，就形成了数据条的效果。
还可以用来制作五星好评：

再比如，公式：=REPT("★",E7)&REPT("☆",5-E7)，将五角星重复了指定次数，就形成了五星评价的效果。
不同的是，这个公式里使用了两个 REPT，分别对实心、空心五角星做了不同次数的评价，但加起来等于 5。
REPT 用好了，可以做出很多意想不到的效果。

03 用 REPT 制作华夫图
不难看出，华夫图中也同样是对两种图形（一个实心、一个空心）进行重复，只要计算好分别重复的次数就好。
例如 66%，在华夫图中相当于对□重复 34 次，而对■重复 66 次。

因此——
第 1 步：在单元格中输入公式：
=REPT("□",ROUND((1-C6)*100,0))&REPT("■",ROUND(C6*100,0))
第 2 步：设置对齐
此时所有方块是横排的，可以打开单元格格式设置，在对齐中勾选自动换行。

第 3 步：设置行高和列宽
调节单元格所在行的高度和宽度，让华夫图刚好以 10*10 进行排列：

这样，华夫图的效果就完成了。
如果想表达一组数字，可以直接复制单元格并进行排列，形成如下效果：

你学会了吗？
▼ 华夫图作品欣赏

Excel 畅销书作家徐军泰，从 10 万次学员问答中，选取了使用频率最高的 10 个函数应用。
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1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：

提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。

各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。

算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。

为各种发现功能设计了相应的并行算法。
2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：

MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。

提供多种 萃诰蚰J健e799bee5baa6e78988e69d83313333656339310 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取?br>
支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。

多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。

操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：

能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。

综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。

提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。

能与关系数据库平滑集成。

实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。

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驹匡吉派： 我学过数据分析师课程,做数据分析用的datahoop分析工具,里面有几十种数据模型,大大提高了我的工作效率.

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驹匡吉派： 开源大数据生态圈:HadoopHDFS、HadoopMapReduce,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.商用大数据分析工具:BMPureData(Netezza),OracleExadata,...

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驹匡吉派： 未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具,是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等.基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析.CKM的一个重要应用领域为智能比对, 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用.数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具,展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式,为使用者提供全方位的信息展现方式.

青龙满族自治县17721602982： 国内比较好的数据可视化分析工具有哪些? - ？
驹匡吉派： 国产工具,我还是觉得DataHunter数据可视化分析工具比较好知用,可以兼容多种数据源,几乎现在大部分数据源都支道持,看板上的数据可以联动,并进行协同专过滤,可以将Dashboard内容投影至TV大屏,支持触摸屏互动,相比于其他产品,优势很明显.属

青龙满族自治县17721602982： 在线数据分析工具有哪些? - ？
驹匡吉派： 初级篇--零编程工具 excel是最容易上手的数据分析工具,简单的数据筛选,数据透视表,平均值、总和、方差、标准差等计算很容易实现,以及折线图、散点图、柱状图等可视化,在数据分析师日常工作中,使用excel的频率还是很高的,他们一般都会先用excel去了解一下数据的整体状况,比如数据合适,是否有异常值等,然后再考虑其它工具. 1、Tableau 2、Infogram 3、ChartBlocks 4、 Datawrapper 5、Plotly 6、RAW 7、Visual.ly