数据分析工具类软件，好用的有哪些

2024-03-14 21:15:49意甲03

数据分析工具类软件，好用的有哪些
导读：数据分析工具类软件，好用的有哪些, 除了新榜，还有哪些靠谱又好用的微信数据分析工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量

数据分析工具类软件，好用的有哪些, 除了新榜，还有哪些靠谱又好用的微信数据分析工具

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等其中Excel我就不多说了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。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。其优点如下：一、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；二、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；三、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；四、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。 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 *** 齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学 *** 、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。 Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等

有哪些好用的数据分析工具类软件？

BI数据分析工具这个可以。BI数据分析系统用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

做BI数据分析系统十多年的厂商（奥威软件）

spss,excel,在线spss-spssau,R等等。更好用的是在线网页spssau。

互联网数据分析工具有哪些

大数据分析的几个方面：

1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。

3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。

4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性。

现在有哪些常用的大数据分析工具？

目前市场上的数据分析工具还是比较多的，国内跟国外都有，我就介绍几款主流的给楼主。

国外：

Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。

Qlikview:更大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。

Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。

国内：

FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，更具性价比。

永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

数据分析需要掌握的数据统计软件、还有数据分析工具有哪些，有人知道吗？

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。

瑭锦tanjurd解释而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持。

实用的数据可视化分析软件需要做到以下几点：1、产品足够稳定避免出现数据连接中断，数据显示错乱等问题。企业数据多且杂，一旦出现了数据错乱将会是一个巨大的工作负担。你或许要花上比之前多好几倍的时间进行补救。2、具备实时分析功能企业的发展是争分夺秒的，市场随时在变化，决策随时需要调整，因此若能保证数据实时性，能够处理大数据量。对企业的经营来说将会是一大助力。3、样式要求较高报告毕竟是给上司层看的，简洁明了的样式不仅能让人心上愉悦，也更容易让人一眼看到突出的重点，让看报告的人快速了解数据，做出科学决策。4、同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备自适应任意终端伴随而来的是企业办公的多元化,企业的管理也要突破时间和空间的限制,随时随地地查看企业运营状况,及时作出分析脱离电脑端限制，能实现移动端实时监测查阅数据。毕竟对许多企业高层来说，若是在路上也能随时查阅实时数据，掌握企业经营动态变化，将使工作更高效。5、支持多种数据源有些公司需要处理多种不同的数据源，因此如果数据分析软件能支持多种数据源，处理数据将更加高效便捷。6、数据挖掘需求通过预测数据变化趋势，以起到对相关政策下达的导向作用，并对后续政策实施的导向作用。7、自动识别功能也就是能够适度识别关键数据的错误并进行标记。使用的数据正确了才能提供科学数据支持。这是很重要的一点。8、操作简单方便数据可视化分析软件本身就是为了提高企业数据分析效率，为决策提供科学数据支撑而诞生的。因此在使用方面，为了保证其高效，要求其操作简单方便。奥威推出采用ZUI新的前后端技术的大数据可视化分析软件(OurwayBI)，更快更强更酷，独有的内存OLAP，轻松完成分析模型创建，高性能百亿数据分析秒级响应，基于H5，一次开发，自适应设备，优化极致移动体验， *** 任意业务系统数据，打破信息孤岛，实现企业内部数据的打通和共享。拖曳式操作，业务员也可以快速上手。经过数十年的发展，商业智能BI如OurwayBI已经发展地比较完善，功能齐全、稳定性高、运行速度快、操作方便简单，同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备以及多种数据源。

一数据可视化库类

Echarts

一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

亿信BI

亿信BI让数据可视化。数据分析软件亿信BI内置数十种可视化元素和图形，通过简单的数据关系定义，就能实现丰富的可视化效果。

评价：非常好的一个数据可视化软件，里面的图形丰富，不需要二次开发，可以直接拿过来用，操作很简单。能够将表格数据和预警部署到图上面去。

HighCharts

与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

AntV

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内之一个才用thegrammarofGraphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是thegrammarofGraphics语法，和echarts相比各有千秋。

二报表、BI类

百度图说

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

亿信BI

它是一款大数据分析工具，亿信BI内置成熟的OLAP联机分析处理引擎，构建强大的数据计算能力。通过常规计算和挖掘计算的定义，可以快速、轻松地掌握数据中的含义，发现并预测数据趋势和相关性。通过对数据的统计、钻取、分析和挖掘，挖掘数据的蛛丝马迹，提出问题，找到原因，发现内在关系，真正释放企业数据力量，辅助领导决策，驱动企业不断进步。

评价：国内BI工具的领先者，拥有成熟的产品研发团队，优质的售前和售后服务，丰富的成功案例。

Tableau

Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，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。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

评价：全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，如果不是因为价格以及是国外的产品，我可能就选择他了。以前踩过国外产品的坑，所以知道，不花钱不会为你做任何定制化改动，有点担心售后，所以最终放弃了。

PowerBI

PowerBI是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在Web和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

评价：类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。生成的报表没办法引入到我们的系统中。

三可视化大屏类

亿信BI

炫酷的大屏效果，布局格式随意，丰富的大屏模板让你眼花缭乱。

评价：相比其他的来说，价格很好，功能强大支持数据源

阿里DataV

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

评价：产品不错，就是价格把我吓到了，服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

地图类

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，亿信BI，tableau等。比较专业的有地图慧、我要地图都用对应的地图开发api，不过我的需求不是专业搞地图的，所以没有深入了解。

R-ggplot2

ggplot2是R语言更流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家HadleyWickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领 *** 的特点。包名中“gg”

是grammarofgraphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

亿信BI

拥有世界、中国各省市的地图及GIS地图。通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果，而且还可以设置数据源等。

1开源大数据生态圈

HadoopHDFS、HadoopMapReduce,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）

IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。

数据仓库（费用较高）

TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。

数据集市（费用一般）

QlikView、Tableau、国内永洪科技YonghongDataMa尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt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YonghongZ-Suite等等。

数据分析软件更好用的有：

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、 *** 、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。

大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。

Smartbi作为国内资深专业的BI厂商，定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革。产品安全性和实用性强，拥有完善的学习文档和教学视频，操作简便易上手。

诚然，数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序，前面的作业做得再好，如果不能很好地展现出来，那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单，希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。

1、强大的R可视化包-ggplot2

R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。

较R基础绘图包而言，ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。

2、数据科学的达芬奇—matplotlib

如果你偏好使用python做数据分析，那我相信你对matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。

Matplotlib的优点：带有内置代码的默认绘图样式；与Python的深度集成；图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛，高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难在Python以外的语言中使用。

我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试：

import matplotlibpyplot as plt

from numpyrandom import rand

a = rand(100)

b = rand(100)

pltscatter(a,b)

pltshow()