数据分析软件排名(哪款大数据分析软件比较好？)
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正文
1、哪款大数据分析软件比较好？
1、spss
是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。
2、tabelau
程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。
3、SAS
是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；SAS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。
4、Python Pandas
正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
5、Paxata
Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MS Excel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。
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2、有什么软件能把一次学校考试的各班各科成绩分析出来？有什么软件推荐？
我用Excel做了一个模板，下设三个工作表:原始分数表、班级表、汇总表，各班将原始分数报上来后，先确认下格式和科目准确无误后，将各班成绩分别贴在班级表中各班位置，此时汇总表就会有所需的统计结果。这是我2004年主持市级课题《过程性评价在农村初中教学中的应用研究》成果中的一个副产品。感兴趣的读者可加QQ442639768联系。
3、有哪些好用的数据分析工具类软件？
做数据分析，大体需要掌握
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。
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、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、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； 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； 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； SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！ JMP分析：SAS的一个分析分支 XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：办公常用，用来写数据分析报告；
Xmind&百度脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；
Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。
最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！
4、通过大数据分析的股票软件有哪些？
大智慧，通达信，同花顺，益盟操盘手，东方财富，指南针。
5、做网站数据分析，有什么工具推荐？
回答
做网站数据分析，有什么工具推荐？
首先 查看网站流量，排名的 就Alexa站点或者站长之家。
然后要统计更多的数据可以使用谷歌统计或者百度统计。
最后如果还想要分析一些个性化的数据，可以自己公司开发做数据埋点，自己统计。也可以找一些专业的厂家比如Growing IO。
另外也推荐一个网站分析不错的站点：网站分析在中国。
6、数据分析常用的软件工具有哪些？初学者应该先从哪方面开始学起？
鉴于你是传统会计专业出身，那就需要考虑目前你是需要往哪方面发展，一般数据分析师职业规划有单纯的数据分析岗、数据建模岗。下面我们就说说一般数据分析师常用的软件工具有哪些？
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：
写在最后
1、自身定位很重要
以上所有介绍的这些技能，都是根据你的自身定位而言，如果你定位只是小企业的数据分析岗位，那你也许只要把Excel玩的很6就可以了。但是从长远来看，这部分工作岗位，终将会被大数据分析所取代。这也就是为什么之前所说互联网公司重金难求大数据分析师了。
2、终身学习很重要
为什么这么说，你会发现这个是时代的脚步越来越快了，你一不学习就很容易被时代淘汰，暂时把自己定位小型企业数据分析师的人，别忘了还是要去学习现在更流行的更有趋势的技术。自己的工作领域能跟互联网挂钩的尽量往上靠，毕竟这是大势所趋。
最最后
祝愿你早日成为大数据分析师
7、想从事数据分析工作，学什么软件或语言最好？
罗列一下工作中数据分析工作会遇到的软件以及学习方法。
对于入门小白，建议从excel工具入手—打好报表基础
学习Excel也是一个循序渐进的过程
基础的：简单的表格数据处理打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发
按照我习惯的方法，先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。
函数和数据透视表是两个重点，结合业务场景来学习，可参考《谁说菜鸟不会数据分析》。
制作数据模板必须掌握的excel函数
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum。日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs。统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata。这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len。这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领。）
报表工具—FineReport
客观来讲，FineReport是操作简单却功能极其强大的工具，但入门容易，升级难，要想达到高手的境界，还是需要几个月的学习的。
FineReport的知识层次如下，每一个层次又有很多级别。
操作：FineReport的使用技巧，按照大功能可分为数据表、图表、参数查询、数据填报、移动端、平台搭建、定时调度、部署集成。
扩展：FineReport外围但非常相关，主要是底层的数据处理，需要掌握的有数据库知识SQL语言、ETL等，前端的一些实现开发，需要掌握的是JS
开发：FineReport支持各类插件，不满足的功能可以自己开发定制，需要掌握java
下一步注重分析挖掘—两大语言R语言
1.夯实基础编程语句。这一部分主要是R的最基础部分的学习，包括数据管理（向量、矩阵、数据框、字符串等的操作等）、数学计算与常见函数、数组与矩阵操作的常用函数、逻辑运算、流程控制语句（if, else, while, for 等）
2.掌握基础统计模型与分析方法
3.学会运用可视化工具，主要是学习ggplot2包
4.高级R进阶：掌握一些牛掰的package
8、拼多多数据分析软件，哪个最好用？
好用的话，一是看精准，二是看全面，多多情报通（多多参谋）就不错，本人做3C类目的，基本用着它也2年了，总的来说数据精准功能强大，而且这个软件目前也是最火的！