数据分析工具软件有哪些?

发布网友 发布时间：2022-03-27 20:58

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热心网友 时间：2022-03-27 22:28

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi

Excel也存在一些问题，长期困扰一线业务用户：

1.首先是性能问题。对于大数据量，Excel处理起来很慢，甚至超过100万行，就完全不支持。

2.数据获取的过程麻烦。特别是周期性的数据获取，每次都要找IT人员帮忙，再粘贴到excel中去。

3.共享的安全性和便利性问题。用户大都是把Excel文件通过邮件或即时通讯软件共享。首先，文件满天飞，不好管理；其次，权限不好控制，没法做到只共享分析结果，而不共享明细数据；最后，数据没法做到每个人的数据不同，根据用户权限动态更新数据。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用户的数据分析工具，它结合了Excel的优点，解决了Excel的问题，真正做到赋能企业一线业务用户，让人人都是自助分析师，促进企业的全民数字化运营。


Smartbi Excel分析的功能亮点

1.支持Excel直连数据库，数据准备自己搞定

2.支持使用Excel计算公式对线上线下数据做联合分析

3.支持使用Excel图形、数据透视表来分析和展现数据

4.支持模板和数据分离，重用分析模板，动态更新数据

5.支持对Excel中的数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境

6.支持超大数据量处理，支持在个人Excel端运算，也支持在服务器（集群）运算

7.支持全面的权限管控，提供细粒度的权限控制，精确控制每一个用户的数据权限

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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热心网友 时间：2022-03-27 23:46

其实工具是非常具有个人喜好倾向的，每个数据分析师都有自己最习惯的工具，那么被提及频率最高且使用最多的不过是这几种：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。
Excel
Excel是最入门也是最基础同时也是最主要的数据分析工具，优点也是数不胜数，而且是人人装机必备，所以协同起来非常方便。

SQL
SQL是数据分析这个职业人手必会的工具之一，入门相对来说比较简单，业内人笑称这是增删改查的小能手，总之如果想做数据分析师，那么这个工具是必备技能。
Smartbi
Smartbi是专业的BI工具，非常稳定且操作简单，功能也非常全面。

Tableau
Tableau和Excel部分功能有一些相似之处，但Tableau的界面优化更加完美，做出来的图比excel 要美观很多。

SPSS
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、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

Python
Python相比 Excel、SQL 而言，综合功能最为强大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。

R
R 在统计方面较为突出。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
但是数据分析师不是单单只学会运用工具就可以的，最重要的还是数据分析思维和业务思维，以及强大的逻辑思维能力。

热心网友 时间：2022-03-28 01:20

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。

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。