比较好的数据分析软件有哪些?

作者&投稿:富衫 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
国内比较好的大数据分析软件有哪些?~

思迈特软件Smartbi是国内比较好的数据分析软件。思迈特软件Smartbi(思迈特软件Smartbi) 的功能也非常完善,报表、填报、BI 一应俱全。这也是国内产品的标配能力。与众不同的是,思迈特软件Smartbi 的报表设计采用真“Excel”架构,也就是 Excel 插件方式开发报表,比类 Excel 设计器学习成本更低,常用操作方式、函数使用等完全是 Excel 中的用法。设计统计图时能够做到真正的所见即所得,不需要预览就能够看到统计图的展现结果,更适合做统计图的布局等。思迈特软件Smartbi 的长项是 BI 功能,它提供了自助分析平台,可视化的操作建立数据关联模型,并且提供 ETL 工具加工数据成独立的数据模型,提供了全方位的数据分析功能。在 C/S 端,对 Excel 工具熟悉人员可直接在 Excel 中进行多维度数据分析,WEB 端提供所见即所得的仪表盘设计,丰富的图标交互。支持即席查询,快速查询数据。支持多维度的数据分析。操作简单,功能丰富,适合业务人员操作。大数据分析软件靠不靠谱,来试试Smartbi,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。思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

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。判断一个大数据分析软件好不好,首先要看这个款产品的稳定性,在数据分析的过程中,稳定性非常重要,它决定了数据分析过程的质量和效率;其二、系统设计人性化,操作简单方便,合适不同客户群体;其三、分析结果准确率高;其四、客户体验满意度,产品好不好只有客户体验满意才是好的产品。思迈特软件Smartbi 是国内领先的BI厂商,企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,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。Smartbi是目前国内大数据分析软件的佼佼者。主打的是企业报表和自助式分析2个特点,最高可以支撑20亿数据的秒级呈现,适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师,可以完全自主的进行探索式分析,软件在易用性和功能上做的都很不错,说实话,国内的BI行业由于起步较晚,能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言,Smartbi最大的优势在于Smartbi自主搭建的实施团队和服务团队,强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。 1、智能钻取Smartbi数据分析软件独有的智能钻取功能,只需双击鼠标,就能实现任意报表之间的穿透钻取,不管这些报表是不是来自同一分析模型,只要有数据关联就能实现秒速智能钻取。最关键的是,他不需要IT开发人员做任何预设,系统将智能匹配报表与参数传递,真正做到了报表无边界,想钻哪里就钻哪里的效果。Smartbi数据分析软件已全面落地Smartbi智能钻取功能,为用户提供更智能、灵活又高效的数据钻取服务。2、多维动态分析在多维数据库中,数据是以立方体(即Cube)的形式存储的。但在企业中不同角色进行数据分析时关注的维度是不同的,那么如何才能做到让不同角色可以基于自己所关注的维度,对数据进行多角度展示和灵活动态分析呢?Smartbi 多维分析可以直接对接多维数据库(Essbase、SSAS等),通过将多维数据集中的各个维度进行有机组合,查询出相应的数据。它提供了切片、切块、钻取以及行列互换等多种可视化操作方式,使得不同角色可基于自身所关注的维度进行灵活的数据分析,从而使用户对大量复杂数据的分析变得轻松而高效,以利于迅速做出正确的判断,辅助决策。一般的分析报表只有一个固定的分析角度,浏览者只能被动接受,无法根据自己的需求、思维方式去做进一步分析。但在Smartbi数据分析软件上,报表浏览者能够自主决定分析角度与内容。就如当我想从销售驾驶舱中进一步分析广东门店的销售情况,可通过高效联动、智能钻取、筛选等多种方式进行切换。多维动态分析技术的应用,让报表浏览者自主决定字段与维度组合,自主决定分析内容,从而拥有更多维的数据分析角度,更深入详细的数据分析挖掘能力。3、无须预建模的透视分析通过Smartbi这些工作都得到了极大的简化,采用“类Excel数据透视表”的设计,多维分析不再需要建立模型,就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取,洞察数据。不仅如此,任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件,轻松实现对数据的查询与探索。 数据分析软件靠不靠谱,来试试Smartbi,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。思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等

其中Excel我就不多说了相信大家都懂。

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足大部分的工作需要。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。
其优点如下:
1、高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;
2、 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;
3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;
4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。
但是这款软件的使用难度较大,非专业人士不推荐使用。

SAS是把数据存取,管理,分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐,全,新。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识,非专业人士不推荐使用。

Finereport类EXCEL设计模式,EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算,完美兼容EXCEL公式,用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样,轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富,比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。

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。



SPSS是软件里比较简单的 ,学校里使用的比较多一些,可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能,一般的数据源都支持,学习成本比较低,比较适合企业级用户使用,SAS我没用过

spss clementine ,spss modeler,spss statistics是挖掘软件,如果是基础数据的话,百度统计这样的就可以取代。


有哪些好的app数据分析工具推荐吗
pandas 是一个开源的软件,它具有 BSD 的开源许可,为 Python 编程语言提供高性能,易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面,Python 早已名声显赫,但是在数据分析与建模方面,Python 是个短板。Pands 软件就填补了这个空白,能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理,而不用转而选择更主流的专业语言...

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和Tableau齐名的数据可视化分析工具,QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流,界面简洁、流程清晰、操作简单,交互性较好,真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析,图形计算和深度计算功能缺失,不能满足复杂的业务分析...

数据分析软件工具有哪些
1.Excel Excel不用多介绍,职场人都知道的国民办公软件。处理数据的功能简单又强大,所以能一直经久不衰。日常中需要数据统计、数据计算、可视化展现,也都能通过这款工具实现。当然,应付日常生活中微量的数据Excel足够了,但如果要处理大数据就应付不过来了。新手想了解数据分析,可以先从excel入手。2....

3大常用的数据分析工具是什么?
3大常用的数据分析工具如下:1、思迈特软件Smartbi思迈特软件Smartbi是专业的BI工具,基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能,并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史,国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛...

可视化数据分析软件有哪些
4、AntV,是来自于蚂蚁金服的一款数据可视化软件工具,不仅仅能够有效体现可视化的一种作用,而且还会具备数据简单分析的一种能力。不过在使用过程中也同样需要进行二次开发,就是因为所选择的语法本身就有一定优势性,很多企业在使用过程中也会觉得更具有方便的特色,难怪也引来更多人的认可。

数据分析一般用什么工具啊?
六个用于大数据分析的最好工具 一、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以...

国内比较好的大数据分析软件有哪些
数据分析软件有Excel、R、Python、BI工具,行业内普遍用的多的是Excel和BI,掌握这两个就可以满足大部分业务需求 1、Excel 大家耳熟能详的软件了,数据分析领域入门级的工具,也是日常工作时最常用的工具,常用的功能就是数据透视表,再复杂一点就用VBA。2、R和Python 上手比较简单,数据导入和导出操作...

国内主流的数据分析报表软件有哪些?
报表软件靠不靠谱,来试试Smartbi,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。思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用马上...

常见的数据分析软件有哪些?
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...

数据分析工具软件有哪些
SPSS操作比较简单,只要你对界面和功能基本会用,那么准备好数据输入进行分析,软件会就自动给你算出分析结果。但是要想能读懂分析结果,需要自己有扎实的基础。SAS SAS 统计分析系统功能较 SPSS 而言更强大一些,它的语句针对性也比较强。SAS数据分析功能主要包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策...

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桂适菲讯: 数据分析,首先要解决的就是数据从哪来的问题.企业的数据来源非常多,如ERP、CRM,甚至是EXCEL或者手工填报.要想改变以往信息孤岛带来的报表数据统计口径不一致的情况,就必须通过ETL构建数据中心(数据仓库)——奥威BI.

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桂适菲讯: 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...

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桂适菲讯: 我推荐的统计分析软件有SPSS、minitab、另外excel实际上数据分析功能也非常强大,但要对函数和VBA 这块比较熟悉.

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桂适菲讯: 想从事数据分析,就要学一些大数据知识,不是只学一个软件就行的,要会一些基本编程,比如Python语言等等,机器学习,深度学习

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桂适菲讯: 百分点确实这方面很不错的,而且技术也好,还获得过很多荣誉的,有专门的大数据全栈技术,包括数据接入、数据治理、数据集成、数据可视化、数据共享、数据融合

甘南藏族自治州15188396981: 数据科学家常用的工具有哪些 -
桂适菲讯: 1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,主要是这些:(1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等 (2)数学:线性代数、微积分等 (3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社...

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