数据分析的软件有哪些最近想学习一两款数据分析的软
上海献峰网络认为数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能,特别是要掌握分析软件工具!学习数据分析,一般是先学软件开始,再去应用,再学会理论和原理!没有软件的方法就不去学了,因为学了也不能做,除非你自己会编程序。
主意X和Y轴看:第一维度:数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层 第二维度:用户级——>部门级——>企业级——BI级首先.存储层:1.Access2003、Access07等:最基本的个人数据库; 2.MySQL数据库;3.SQL Server 2005或更高版本; 4. DB2,Oracle;5. BI级(实际上这个不是数据库,而是建立在前面数据库基础上的,这个主要是数据库的企业应用级了,一般这个时候的数据库都叫数据仓库了,Data Warehouse,建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台,或许整合了各种数据分析,报表、分析和展现!) 第二:报表层推荐石头最喜欢的两款。
1.Crystal Report水晶报表Bill报表2. Tableau软件第三:数据分析层1.Excel软件(有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件);2.SPSS软件:从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件。
3.Clementine软件。
BI数据可视化分析软件,你会推荐哪款?
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。
Smartbi的大数据分析软件有哪些功能?
大数据分析软件OurwayBI采用Node.js。
Node.js是一个Javascript运行环境(runtime),它实际上是对Google V8引擎进行了封装。
V8引擎执行Javascript的速度非常快,利用基于时间序列的内存计算技术,减少与数据库的交互,可大大提升效率。
操作指引更易上手:OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作,设置了操作指引,智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。
整个产品的UI进行了大量细节优化,以增加使用者的美观要求与使用体验等。
开发平台包含的功能模块开发端:不同解决方案可以有不同系统管理员、DTS包密码保护、报表密码保护浏览端:NT用户认证、BI用户认证数据安全:菜单/报表授权:在菜单管理中进行设置,可控制哪些用户可以看到哪些菜单/报表。
行授权:A部门经理只能看到A部门的数据。
列授权:助理只能看到销量,看不到利润。
导出功能控制:可针对不同用户关闭导出到EXCEL的功能。
数据分析软件,和BI系统差别和相似点在哪里?数据分析和大数据挖掘...
0 引 言 随着计算机应用的深入,大量数据存储在计算机中,信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要,而传统的数据库管理系统很难满足其要求。
为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题,采用数据仓库技术,为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。
1 数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。
数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
从目前数据仓库的发展来讲,数据可以存放于不同类型的数据库中,数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储,以支持管理决策。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)。
OLAP是多维查询和分析工具,支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。
OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图,而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。
OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息,作为挖掘的依据;DM可以拓展OLAP分析的深度,可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。
OLAP是联机分析处理,DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术,即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。
这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求,帮助企业高层做出决策。
在欧美发达国家,以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用,首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。
IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。
近几年开始流行“分布式数据仓库”,是在多个物理位置应用全局逻辑模型。
数据被逻辑地分成多个域,但不同位置不会有重复的数据。
这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域,或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。
此外,有由Kognitio发起数据仓库托管服务,即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。
这种最初出现在业务部门,业务部门购买托管服务,而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。
2 数据挖掘技术 数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnoWledge Discoveryin Database,KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。
它是数据库研究中的很有应用价值的新领域,是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。
数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展,其中包括数理统计、人工智能、机器学习。
从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
从商业应用角度看,数据挖掘是崭新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理,从中提取辅助商业决策的关键知识。
从技术角度讲,数据挖掘可应用于以下方面: (1)关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则,简单来讲,就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系,为业务主题提供指导。
(2)序列模式分析和关联规则发现相似,但其侧重点在于分析数据间的前后关系。
模式是按时间有序的。
序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。
(3)分类分析与聚类分析,分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性,并把它们分成不同的类的过程。
聚类时间是将d维空间的n个数据对象,划分到k个类中,使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。
聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性,总结出一个类别的特征。
(4)自动趋势预测,数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。
一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。
数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。
3 联机分析(OLAP)处理技术 联机分析(OLAP)是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具,是共享多维信息,针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来,能够真正为用户所理解,并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术(OLAP委员会的定义)。
OLAP的特性包括:①快速性:系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应;②可分析性:能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析;⑨多维性:多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持;④信息性:系统应能及时获得信息,并能管理大容量信息。
OLAP的数据结构是多维,目前存在方式:①超立方结构(...
大数据分析软件有哪些
奥威推出的跨平台大数据可视化分析平台——OurwayBI。
OurwayBI采用Node.js。
Node.js是一个Javascript运行环境(runtime),它实际上是对GoogleV8引擎进行了封装。
V8引擎执行Javascript的速度非常快,利用基于时间序列的内存计算技术,减少与数据库的交互,可大大提升效率。
操作指引更易上手:OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作,设置了操作指引,智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。
整个产品的UI进行了大量细节优化,以增加使用者的美观要求与使用体验等。
奥威软件经过10余年的努力,获得了广大客户及业内专家的认可,已经成为国内最具创新力与竞争力的大数据与商业智能领域知名厂商。
奥威软件通过不断地知识创新、积累与传播,以普及商业智能技术与应用为己任,为中国企业及相关信息化解决方案供应商提供最具性价比的大数据与商业智能产品,以及咨询、实施与培训服务,构建大数据绿色生态社区,帮助客户达成信息化最后一公里,真正提升信息化应用价值。
数据分析软件有哪些
展开全部 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】等。
数据分析软件有哪些?
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。
免费的数据可视化分析软件下载哪款好?实用的
展开全部 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,集合任意业务系统数据,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。
数据分析常用的软件有哪些?
数据分析,首先要解决的就是数据从哪来的问题。
企业的数据来源非常多,如ERP、CRM,甚至是EXCEL或者手工填报。
要想改变以往信息孤岛带来的报表数据统计口径不一致的情况,就必须通过ETL构建数据中心(数据仓库)。
奥威的 Power-BI 只需掌握基本的SQL能力即可快速完成ETL开发,同时,预设对接各主流ERP的ETL方案,甚至做到零开发。