国内比较好的大数据分析软件有哪些

1. 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便捷，数据分析场景如下表：

3、BI（商业智能）工具
先科普一下什么是BI，它主要用来解决什么？
在这里引用个场景来形象解释：现在大多数企业都上了OA、ERP、CRM等系统，而这些系统运行一段时间以后，必然帮助企业收集了大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。
而业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的具体信息。此时，如何把数据转化为易懂的信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能即BI主要解决的问题。

2. 比较好的数据分析软件有哪些？

数据分析软件有很多。只要是满足自己需求的都是最好的。大数据分析工具在数据收集、数据管理上也要有一些要求。例如可以的可以提供高级的数据分析算法以及数据模型的分析，不仅仅可以进行结构化数据的分析，也可以进行非结构化数据的分析，还有集成算法和数据挖掘等功能，这些都是大数据分析工具必须要包含的一些功能。不同的软件提供商对于数据的算法或者一些支持的方式也会有一些不同，企业也要考量哪些是最适合自己使用的，技术不是复杂越好。这里我建议可以了解一下思迈特软件Smartbi的数据分析软件，思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现。满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。广州思迈特软件Smartbi有限公司致力于为客户提供一站式商业智能BI解决方案，通过思迈特软件Smartbi产品为客户提供企业报表、数据可视化、自助分析、数据挖掘等成熟功能 。

3. 好用的数据分析软件有哪些?

1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。2、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。3、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。4、数据可视化：Tableau & 思迈特软件。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。5、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。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

4. 数据分析软件哪个最好用

数据分析软件最好用的有：
一、大数据分析工具——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，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。




二、大数据分析工具——思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。




三、大数据分析工具——Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。




四、大数据分析工具——Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。




五、大数据分析工具——Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

5. 数据分析用什么软件?

做数据分析，比较好用的软件有哪些？  
 数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。
 
 简单说：
 
 Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。
 
 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。
 
  
 
 SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。
 
 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
 
 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。
 
 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。
 
 各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。
  比较好的数据分析软件有哪些？  
 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
  网站数据分析工具哪个好用些阿？  
 推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准
  学数据分析需要熟悉哪些软件基础  
 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定
 
 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析
 
 再深入一点的用spss、stata、sas
 
 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas
 
 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付
  常用的数据分析工具有哪些  
 数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？
 
 那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。
  android数据分析工具用什么软件  
 1. 开源大数据生态圈
 
 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, 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。
 
 2. 商用大数据分析工具
 
 一体机数据库/数据仓库（费用很高）
 
 IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
 
 数据仓库（费用较高）
 
 Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
 
 数据集市（费用一般）
 
 QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。
 
 前端展现
 
 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
 
 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
  数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么  
 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个
 
 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。
 
 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
 
 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。
 
 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。
 
 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。
 
 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。
 
 R的思想是：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。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。
  大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？  
 大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。
 
 推荐Hadoop，适合大数据处理的。
 
 网上学习资料很多，自己搜去！
 
 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！
 
 加油！
  数据分析软件哪个好  
 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine
  大数据分析一般用什么工具分析  
 在大数据处理分析过程中常用的六大工具：
 
 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，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
 
 HPCC
 
 HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
 
 Storm
 
 Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
 
 Apache Drill
 
 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
 
 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
 
 RapidMiner
 
 RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
 
 Pentaho BI
 
 Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

6. 大数据分析哪个软件做的好

大数据分析的软件有很多，其中SQL数据分析、Excel数据分析、SPSS数据分析、SAS数据分析、R数据分析等这些软件都是挺不错的。
1、SQL数据分析
SQL对于很多数据分析师，取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事，不管实际需不需要，都会把熟练掌握SQL这一条写上来。SQL并不是这么复杂，要学习的只是取数、中高级查询、简单数据清洗等。

2、Excel数据分析
Excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的ToolPak(分析工具库)和Solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。Excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。

3、SPSS数据分析
SPSS是一个专业的统计分析软件，除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析、主成份分析和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如K-Means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(现已改名为SPSS Modeler)完成。

4、SAS数据分析
SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供，有着强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能。
5、R数据分析
R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系统，对于用户来说非常方便，R和Matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。

7. 做数据分析比较好用的软件有哪些

Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。
  
 Excel透视表：中级一般用Excel透视表。
  
 hihidata：比较小众的数据分析工具，三分钟就可以学会直接上手，无需下载安装，直接在线就可以使用。
  
 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的，计量经济学中经常用到。
  
 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。
  
 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。

8. 数据分析软件哪家好

常见的数据分析软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。
1、Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2、SPSS
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。
3、Excel
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。Excel还提供高级查询功能，最操作的简单，其中自动汇总功能简单灵活。高级数学计算时，Excel也只用一两个函数轻松搞定。

4、Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
5、 Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

数据分析注意
1、要注意每种统计分析方法的适用范围。
许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2、在选择一种数据分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。
错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。同样，数据的合理转换也很重要。