比较好的数据分析软件有哪些？

1. 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 。

2. 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

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 做数据分析，比较好用的软件有哪些

数据分析软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。日常的数据分析，Excel就能满足大部分需求，不过在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天，仅靠Excel解决也不现实，不过不用担心，市面上可分析数据的软件是越来越多了，小编给大家介绍几类数据分析软件，包括以下几类：



1.数据处理软件Excel和MySQL



Excel：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。










数据库MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。



2.数据可视化Smartbi和Echarts



Smartbi设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，且不受维度、度量的限制，支持多数据来源，布局灵活，支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到APP，支持流式布局。轻量化的BI软件，部署方便，走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。

7. 超过千万条数据分析用那个软件比较好

在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

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。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

8. 常用的大数据分析软件有哪些？

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。