A. 常見的大數據分析工具有哪些
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
B. 數據分析的工具都有哪些
我們在上一篇文章中給大家介紹了數據分析中的數據報表層的數據分析工具，在這篇文章中我們給大家介紹一下數據分析層的分析工具以及數據表現層的數據分析工具的內容以及介紹，希望這篇文章能夠幫助到大家。
首先給大家說一說數據分析層。對於數據分析層有很多的分析工具，當然我們最常用的就是Excel，除了Excel還有很多軟體。先來說說Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作。但是有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體。而SPSS軟體到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。但是SAS軟體相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多的，方便大家學習。
然後給大家說說表現層。一般來說表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越好。不過在辦公常用的是PPT，用來寫數據分析報告。Xmind則是梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次。而Xcelsius軟體也是不錯的工具。Dashboard製作和數據可視化報表工具，可以直接讀取資料庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表。我們對於工具的分類是說明軟體的應用，並不是區分軟體。我們在分析數據分析的時候需要把資料庫就用來進行報表分析，有時候報表就是分析，有時候分析就是展現。通過不同的工作選擇不同的工具。
以上的內容就是小編為大家介紹的各個數據分析的工具了，大家在進行數據分析的時候還是需要了解更多工具的使用，這樣才能夠做好數據分析工作。數據分析工具的所有內容到這里就結束了，大家可以關注我們，這樣方便我們為大家提供更多的內容，最後感謝大家的閱讀。
C. 數據統計分析工具有哪些
這一類的軟體比較多，專業點的用SPSS，這一個比較簡單。再就是excel了，也可以做回歸，方差檢驗。還有就是更專業的了SAS、EVIEWS、MALTABL了
D. 最常用數據分析工具都有那些！
詢網路瀏覽量的變化，和網站排名
2.PR值查詢地址：
3.流量分析軟體:
4.在線聊天工具:
我們普諾德()一直使用我要啦()流量分析軟體，現在把流量分析軟體的功能簡單給您說說:
1.學會閱讀和分析統計報表:
新站長往往在第一次看到統計報告時感到新奇，感覺這是一件很好玩兒的事情，請您盡快改變這種想法吧，因為統計報表對您來說是非常有用的東西，您不應該只是看一看這些數據然後一笑而過，而應該分析這些數據及他們的變化。
2.留意流量的突變
統計系統首先會告訴您您的網站每小時和每天的訪問量及瀏覽量，請一定留意這些訪問量的變化。
比如，如果您的網站總是在晚上21點的時候擁有最大的一小時訪問量，而今天已經是21點40了，21點這一小時的柱狀圖仍然只有一丁點那麼高。那麼很可能是您的網站無法正常訪問了，您必須立即檢查您的網站是否可以訪問，或者訪問起來是不是很慢，如果沒有發現異常，則趕緊同別的城市的網友聯系幫忙測試是不是某一個地區不能訪問您的網站。如果是網站的問題，則應該立即進行處理。
或者，您發現今天的流量明顯的比昨天多出很多，那麼請立即查看今日詳情和昨日詳情中的來路統計並進行對比，看看這些多出來的流量來自哪裡，並且設法留住這些增加的流量。
3.注意訪問量和瀏覽量的比例
如果瀏覽量是訪問量的三倍，那就是說平均每個訪問您的網站的人會瀏覽您網站上的三個網頁，您感覺這個數字偏小了嗎？為什麼不可以想辦法讓訪問者閱讀更多的頁面呢？您可以嘗試對網站進行一些改變，讓它更加吸引人。
4.分析網站的「入口」
入口，就是訪問者進入您的網站的第一個頁面，這個頁面不一定是首頁，因為訪問者可能是通過搜索引擎或者朋友推薦進入您的網站的。
對入口頁面排列靠前的網頁，您一定要分析這些網頁的吸引人之處，或者分析它們被搜索引擎青睞的地方，對這些頁面的改版一定要小心，因為如果不小心抹去了網頁的閃光點，可能就會失去您網站的支持者。
對入口中流量較大的網頁也應該適當的有所改版，不可以讓它一成不變，或者您可以把它變得更加吸引人，以促使進入此頁面的人瀏覽您的網站的其它頁面。
5.經常分析您的「關鍵詞」
如果您的網站有大量的訪問量來自搜索引擎，請一定常常分析您的「關鍵詞」，並留意每天關鍵詞統計數據的變化。
比如，如果您開辦了一個網上花店，您從關鍵詞統計報表中看到每天從搜索引擎搜索「上海花店」進入您的網站的流量有500多人，並且這些流量可能已經為您帶來了收益，那麼請您考慮一下，為什麼關鍵詞中沒有「花店」而僅僅有是「北京花店」呢？如果搜索「花店」就可以找到您的網站，那豈不是會獲得更多的流量呢？您可以因此思考如何去優化您的網站。
當然，您也應該千萬注意，如果在搜索引擎中搜索「花店」時找不到您的網站，而在搜索「北京花店」時能找到您的網站，那麼請您千萬不要刪除網站上的「北京花店」這四個字，否則您可能丟失因為有人搜索「北京花店」而獲得的流量。
6.注意「搜索引擎」分析
大多數情況下，網路、GOOGLE、3721（一搜）會給您帶來很多流量，如果這三個搜索引擎有其中一個沒有為您帶來流量，則您需要考慮是否到該搜索引擎重新提交您的網站。
如果您的網站以前每天都有來自網路的流量，而今天忽然沒有了，那麼這有可能是網路在上次更新您的網站時您的網站不能訪問，也可能是網路對您的過渡優化進行了懲罰。如果是前者，請注意保持您的伺服器在夜晚也能正常訪問；如果是後者並且您是冤屈的，請抓住時機向網路提出申訴。
7.抽出時間查看「來路」分析
如果您的網站具有很獨特的內容，甚至這些內容無法通過搜索引擎找到，而只能依賴網友之間自發的宣傳，請一定留意您的網站的「來路」分析。
比如，您發現今天從某論壇進入您的網站的流量非常多，從來路分析中點擊該論壇網址後面的「GO」連接進入該論壇後，您發現那是一個推薦您的網站的貼子。那麼請您立即在該論壇注冊一個ID，並將那個貼子頂起來，表達對樓主及論壇網友的支持的感謝，也同時表達您繼續辦好網站的決心，必要的話，您還可以在您網站的公告欄上對該論壇的網友表示感謝，這樣，您可能會因此獲得更好的宣傳效果，並且完全可能從此留住一批鐵桿支持者和回頭客。
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E. 數據分析包括哪些內容
1.數據獲取
數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。
3.分析數據
分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.數據呈現
可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。
F. 大數據分析的工具有哪些
1、Hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
3、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。
4、Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
G. 有效數據分析工具有哪些
1、Excel
在很多人眼裡，Excel只是一個辦公軟體，但實際上，大部分人對Excel的認知還不到50%。Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。
當然也有人認為自己非常精通計算機編程語言，不屑於使用Excel這種工具，因為Excel不能處理大數據。但換個思維想想，我們在日常中用到的數據是否超過了大數據這個極限呢?而且我們國家中小微型企業佔了大部分，Excel足夠處理絕大多數的數據分析需求。
2、Python
不可否認的是，python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。你可以隨心所欲地寫代碼執行你想要的東西。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。
尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。
新人在初入門時可以先不學Python，很多初級崗位甚至用不上Python，但如果想在這條路上長遠發展，它一定是個逃不開的工具。
3、BI工具
BI也就是商業智能，這類工具就是為數據分析而生的。你會發現BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。
H. 數據分析的常見工具有哪些
1、數據處理工具：Excel
數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
2、資料庫：MySQL
Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化：Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。