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发布时间:2021-03-02 游览量:12039
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。
ECharts简单来说是互联网开发程序过程中,后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件,具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅地运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
3.大数据分析SPSS、Python、HiveSQL等
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,能方便地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,完全可以满足非统计专业人士的工作需要,输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格式,可以转存为HTML格式和文本格式。
Python是一种计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
HiveSQL是基于Hadoop的一个数据仓库软件,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
其实软件并没有好坏之分,重要的是根据自身的需求,选择最适合的软件进行数据分析。一般比较成熟的公司里,数据分析软件不只是满足业务分析和报表制作,像我现在给我们公司选型BI软件,是做全平台全方位的数据处理,外源数据更新、实时抽取、性能优化等等都是非常关注的点。
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