資料分析軟體，資料分析常用的工具

資料分析軟體是一款實用性高的軟體，關鍵是要具備強大而又多樣化的屬性，整個資料處理的過程中運用得最多的。軟體因為資料處理過程中的高效、強大以及綜合化而深受歡迎，在目前的企業中被廣泛的使用，在市場營銷以及網際網路營銷中起到了不可忽視的作用。

資料分析軟體

簡單來說，它就是幫助使用者進行資料分析，這個資料分析的過程是人腦所不能夠代替的，隻有通過這種高精度的軟體才能夠精準而又高效的完成。它所處理的資料往往是尚未改動的資料，原始性比較顯著，同時數量比較多，處理的難度大，然而它卻能夠在極短的時間内完成這樣的任務，讓企業輕輕松松就能夠有一份美觀的報表。

資料分析軟體的屬性

1、容量比較大

資料分析軟體容量大是為了更好的搜集資料，在處理資料之前需要使用者将原始性的資料輸入其中，該軟體的優勢就在于能夠同時容納大量的資料，進而能夠為企業在需要資料的時候迅速而又大量的呈現出來。

2、強大的分析功能

這是資料分析軟體所具有的核心功能，我們掌握資料的目的并不僅僅是為了觀看，而是為了看到其中的邏輯關系，尤其是在市場營銷過程中所搜集到的很多資料其實都是要經過分析才具有利用的價值的，才能夠成為企業決策的依據的，而該軟體剛好滿足了上述的要求，是以深受大家的認可。

3、專業性高

這種專業性自然是展現在它在分析資料的過程，如何保證它處理資料的過程中所具有的專業性呢？該軟體本身就有豐富的經驗，内部包含了很多數學公式以及資料處理的模型等，可以為新輸入的資料提供處理的依據，不但讓資料的結果更為精準，也能夠提升資料處理的速度。

資料分析常用的工具

1、Excel

無需多言，幾乎人人都在用的資料處理軟體，由微軟開發，是office三劍客之一。

雖然excel很容易入手，但大部分人對excel的使用程度還處在入門階段，存取資料、做做表。

其實excel可以制作複雜的報表、模型、應用、系統，比如建構金融分析模型。

2、VBA

Excel裡的程式設計語言，通俗了解為宏，自動化地執行一些操作。Office 軟體提供豐富的功能接口，VBA 可以調用它們，實作自定義的需求。

VBA最大的作用是自動化、批量化、智能化地操作Excel，被廣泛應用于資料分析處理、資料模組化、報表開發、應用開發等，在金融、審計、财務等行業非常流行。

3、PowerPivot

一種資料模組化技術，用于建立資料模型，建立關系，以及建立計算。可使用 PowerPivot 處理大型資料集，建構廣泛的關系，以及建立複雜（或簡單）的計算，這些操作全部在高性能環境中和所你熟悉的 Excel 内執行。

4、Power View

一種資料可視化技術，用于建立互動式圖表、圖形、地圖和其他視覺效果，以便直覺呈現資料。Power View 在 Excel、BI SharePoint、SQL Server 和 Power BI 中均可用。

5、SAS

三大統計軟體之一。是目前國際上最為流行的一種大型統計分析系統，被譽為統計分析的标準軟體。

它由數十個專用子產品構成，功能包括資料通路、資料儲存及管理、應用開發、圖形處理、資料分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。

主要完成以資料為中心的四大任務：資料通路；資料管理；資料呈現；資料分析。

6、SPSS

三大統計軟體之一。IBM公司的一系列用于統計學分析運算、資料挖掘、預測分析和決策支援任務的軟體産品及相關服務的總稱。

SPSS和Excel比較像，界面簡單，适合初學者使用，且統計功能強大，擁有四大子產品，用于資料處理、描述性分析、推斷性分析和探索性分析。

SPSS具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到複雜的多因素統計分析方法，比如資料的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判别分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

7、Stata

三大統計軟體之一。是一套提供其使用者資料分析、資料管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它功能非常強大，包含線性混合模型、均衡重複反複及多項式普羅比模式。

用Stata繪制的統計圖形相當精美，且Stata具有操作靈活、簡單、易學易用、運作速度極快等優點。

功能包括：資料管理，統計分析，圖表，模拟，自定義程式設計。

8、Minitab

資料分析、統計、過程改善工具。應用場景是現代品質管理統計，通常結合一些統計處理方法，如六标準差（Six Sigma）, 能力成熟度模型內建（CMMI），以及其他制程改善方法等。

9、Statistica

一個整合資料分析、圖表繪制、資料庫管理與自訂應用發展系統環境的專業軟體。

STATISTICA不僅提供使用者統計、繪圖與資料管理程式等一般目的的需求，更提供特定需求所需的資料分析方法(例如，資料挖掘、商業、社會科學、生物研究或工業工程等)。

10、MATLAB

三大數學軟體之一。一種用于算法開發、資料可視化、資料分析以及數值計算的進階技術計算語言和互動式環境。

除矩陣運算、繪制函數/資料圖像等常用功能外，MATLAB還可用來建立使用者界面，以及調用其它語言（包括C、C++、Java、Python、FORTRAN）編寫的程式。

MATLAB的工具箱非常強大，可以支援各行各業做資料分析模組化。

典型應用有：資料分析、數值與符号計算、工程與科學繪圖、控制系統設計、航天工業、汽車工業、生物醫學工程、語音處理、圖像與數字信号處理、财務、金融分析、模組化、仿真及樣機開發、新算法研究開發、圖形使用者界面設計等。

11、Mathematica

三大數學軟體之一。一款科學計算軟體，有時候也被稱為計算機代數系統，廣泛使用于科學、工程、數學、計算等領域。

它很好地結合了數值和符号計算引擎、圖形系統、程式設計語言、文本系統、和與其他應用程式的進階連接配接，很多功能在相應領域内處于世界領先地位。

12、PowerBI

微軟的BI産品，也是目前世界上最流的BI工具之一，它優勢在于和微軟生态內建較好。

Power BI 是軟體服務、應用和連接配接器的集合，它們協同工作以将相關資料來源轉換為連貫的視覺逼真的互動式見解。

無論使用者的資料是簡單的 Excel 電子表格，還是基于雲和本地混合資料倉庫的集合，Power BI 都可讓使用者輕松地連接配接到資料源，直覺看到（或發現）重要内容，與任何所希望的人進行共享。

Power BI 簡單且快速，能夠從 Excel 電子表格或本地資料庫建立快速見解。同時 Power BI 也可進行豐富的模組化和實時分析，及自定義開發。

是以它既是使用者的個人報表和可視化工具，還可用作組項目、部門或整個企業背後的分析和決策引擎。

13、Tableau

同樣是目前世界上最流的BI工具之一，優點是資料分析、可視化能力強大。

Tableau是用于可視分析資料的商業智能工具。使用者可以建立和分發互動式和可共享的儀表闆，以圖形和圖表的形式描繪資料的趨勢，變化和密度。

Tableau可以連接配接到檔案，關系資料源和大資料源來擷取和處理資料。該軟體允許資料混合和實時協作，這使它非常獨特。它被企業，學術研究人員和許多政府用來進行視覺資料分析。它還被定位為Gartner魔力象限中的上司者商業智能和分析平台。

14、Qlikview

一個完整的商業分析軟體，使開發者和分析者能夠建構和部署強大的分析應用。QlikView應用使各種各樣的終端使用者以一個高度可視化，功能強大和創造性的方式，互動分析重要業務資訊。

它讓開發者能從多種資料庫裡提取和清洗資料，建立強大、高效的應用，而且使它們能被Power使用者、移動使用者和每天的終端使用者修改後使用。

15、SAP BI

SAP公司的BI服務，一款支援資料報告、可視化和共享的集中式套件。作為 SAP Business Technology Platform [業務技術雲平台] 的本地 BI 層，該套件可以随時随地将資料轉化為有用的洞察。

16、OracleBI

Oracle公司的BI服務。

17、FineBI

國内較為領先的BI軟體，定位于自助大資料分析的BI工具，提供資料處理、即時分析、多元度分析、可視化等服務。

18、Yonghong BI

同樣是國内較為領先的BI軟體，基于本機安裝，省去繁瑣的部署環節，即裝即用。提供一站式、靈活、高效的資料治理及可視化分析、AI深度分析能力。

19、MySQL

最流行資料庫之一，國内網際網路公司最喜歡的資料庫，我願稱之為必學。

MySQL在過去由于性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，是以被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。

随着MySQL的不斷成熟，它也逐漸用于更多大規模網站和應用，比如維基百科、Google和Facebook等網站。非常流行的開源軟體組合LAMP中的“M”指的就是MySQL。

20、PostgreSQL

最強大且最具潛力的資料庫之一，開源免費，分析能力強，穩定可靠，支援廣泛。在很多方面都比MySQL強，如複雜SQL的執行、存儲過程、觸發器、索引。我願稱之為最強。

21、Oracle

老牌企業，最穩定的資料庫之一。大部分銀行、證券、電信等行業都在使用Oracle，因為其商業化程度高、功能強大且穩定，是以備受世界500強歡迎。

22、SQLServer

微軟公司資料庫産品，windows系統上最強王者。具有易用性、适合分布式組織的可伸縮性、用于決策支援的資料倉庫功能、與許多其他伺服器軟體緊密關聯的內建性、良好的成本效益等。

23、MongoDB

一個基于分布式檔案存儲的資料庫。由 C++ 語言編寫。旨在為 WEB 應用提供可擴充的高性能資料存儲解決方案。

MongoDB 是一個介于關系資料庫和非關系資料庫之間的産品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。

24、Hive

Hadoop大資料生态的資料查詢工具，一個用來開發SQL類型腳本來執行MapReduce操作的平台，目前在網際網路公司應用非常廣泛。

具體來說，Hive是一個資料倉庫基礎設施工具，用于處理Hadoop中的結構化資料。它位于Hadoop的頂部，用于彙總大資料，并使查詢和分析變得輕松。

25、Python

目前最火的資料科學程式設計語言，沒有之一。Python因為其簡潔的文法、強大的生态、無所不能的應用幾乎已經霸占了資料分析程式設計領域的半壁江山。

前段時間matlab被限制在中國使用，知乎上開始讨論什麼工具可以替代matlab，python是被提及最多的程式設計語言。

且不說python能否替代matlab，就目前python在科學計算、模型建構、可視化上的能力就已經可以傲視程式設計界，其擁有像numpy、scipy、statemodels、pandas、matplotlib等衆多現象級的資料科學庫。

不管是github、kaggle、天池，還是企業高校裡的資料項目，python幾乎都已成為首選支援語言之一。

另外在高端科技領域，同樣有python的身影。自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 進行各種複雜的科學運算。

至于AI，這也是python的看家本領了，其應用生态可謂波瀾壯闊、群星雲集。

不僅有tensorflow、pytorch、caffe、keras等主流人工智能學習架構，還有Gensim、NLTK、OpenCV、Mahotas等專注于nlp、cv細分領域的經典開發工具。

26、R

程式設計統計工具的鼻祖。作為一種統計分析軟體，是集統計分析與圖形顯示于一體的。它可以運作于UNIX、Windows和Macintosh的作業系統上，而且嵌入了一個非常友善實用的幫助系統。

R是一套由資料操作、計算和圖形展示功能整合而成的套件。

包括：有效的資料存儲和處理功能，一套完整的數組（特别是矩陣）計算操作符，擁有完整體系的資料分析工具，為資料分析和顯示提供的強大圖形功能，一套（源自S語言）完善、簡單、有效的程式設計語言（包括條件、循環、自定義函數、輸入輸出功能）。

27、Julia

程式設計資料分析領域的新星。Julia 是一個面向科學計算的高性能動态進階程式設計語言，

首先定位是通用程式設計語言，其次是高性能計算語言。

Julia在分布式并行化、精确數值計算等方面提供了獨具特色的支援，并包含大量可擴充的數學函數庫。

尤其是線上性代數、随機數生成、信号處理、字元串處理等方面，內建了衆多成熟、優秀的基于C和Fortran開發的開源庫，有着很高的性能與效率。

另外，Julia有着強大開放的開發者社群，貢獻了大量的第三方庫，并可通過内置的包（Package）管理器進行友善的安裝使用。

28、Scala

Java的衍生語言，用于spark資料分析、大資料開發等。

29、Spark

一個開源叢集運算架構，Spark在存儲器内執行程式的運算速度能做到比Hadoop MapReduce的運算速度快上100倍，即便是執行程式于硬碟時，Spark也能快上10倍速度。

Spark允許使用者将資料加載至叢集存儲器，并多次對其進行查詢，非常适合用于機器學習算法。

30、Java

不用多說，最流行的程式設計語言。其在資料分析領域的應用主要是搭建大資料架構。

31、Hadoop

最流行的大資料架構，幾乎大部分網際網路公司都在用，如果你做大資料，肯定離不開它。

簡答來說，Hadoop是一款支援資料密集型分布式應用程式，并以Apache 2.0許可協定釋出的開源軟體架構。它支援在商用硬體建構的大型叢集上運作的應用程式。

Hadoop是根據谷歌公司發表的MapReduce和Google檔案系統的論文自行實作而成。所有的Hadoop子產品都有一個基本假設，即硬體故障是常見情況，應該由架構自動處理。