Ⅰ 数据分析工具类软件,好用的有哪些
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
Ⅱ 数据分析软件中,Excel和SPSS哪一个更好用
数据分析软件中,Excel和SPSS哪一个更好用?大学学过量化分析的同学肯定对此深有体会,有时候一大堆数据给出来,单纯用excel是很难直接分析得到自己想要的结果的,这时候最好结合是spss软件进行数据分析,那样得出来的数据更具有多样性。事实上二者都具有其特性,需要好好区别。
从专业性来讲,spss是专业统计分析软件,对数据分析的适应力较强,但excel在简单的问题上,如作图、描述统计、相关系数、方差分析等都比较快,但分析出的结果与spss存在较大差别,还需要自己重新设计计算过程检验方法使用条件的满足性等,因此二者相比较而言还是spss更专业一些。
Ⅲ 做数据分析,比较好用的软件有哪些
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。
Ⅳ 目前最好的数据分析软件
思迈特软件Smartbi:是企业级商业智能和大数据分析品牌,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。Ⅳ 目前常用的市场数据分析软件有哪些
1、思迈特软件Smartbi:具有仪表盘、灵活查询、电子表格(中国式报表)、OLAP多维分析、移动BI应用、Office分析报告、自助BI分析、数据采集填报、数据挖掘等功能模块,适用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。