A. 常见的大数据分析工具有哪些
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。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。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，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：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，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。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
B. 数据分析的工具都有哪些
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析中的数据报表层的数据分析工具，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据分析层的分析工具以及数据表现层的数据分析工具的内容以及介绍，希望这篇文章能够帮助到大家。
首先给大家说一说数据分析层。对于数据分析层有很多的分析工具，当然我们最常用的就是Excel，除了Excel还有很多软件。先来说说Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作。但是有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件。而SPSS软件到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，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。但是SAS软件相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多的，方便大家学习。
然后给大家说说表现层。一般来说表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越好。不过在办公常用的是PPT，用来写数据分析报告。Xmind则是梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次。而Xcelsius软件也是不错的工具。Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。我们对于工具的分类是说明软件的应用，并不是区分软件。我们在分析数据分析的时候需要把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现。通过不同的工作选择不同的工具。
以上的内容就是小编为大家介绍的各个数据分析的工具了，大家在进行数据分析的时候还是需要了解更多工具的使用，这样才能够做好数据分析工作。数据分析工具的所有内容到这里就结束了，大家可以关注我们，这样方便我们为大家提供更多的内容，最后感谢大家的阅读。
C. 数据统计分析工具有哪些
这一类的软件比较多，专业点的用SPSS，这一个比较简单。再就是excel了，也可以做回归，方差检验。还有就是更专业的了SAS、EVIEWS、MALTABL了
D. 最常用数据分析工具都有那些！
询网络浏览量的变化，和网站排名
2.PR值查询地址：
3.流量分析软件:
4.在线聊天工具:
我们普诺德()一直使用我要啦()流量分析软件，现在把流量分析软件的功能简单给您说说:
1.学会阅读和分析统计报表:
新站长往往在第一次看到统计报告时感到新奇，感觉这是一件很好玩儿的事情，请您尽快改变这种想法吧，因为统计报表对您来说是非常有用的东西，您不应该只是看一看这些数据然后一笑而过，而应该分析这些数据及他们的变化。
2.留意流量的突变
统计系统首先会告诉您您的网站每小时和每天的访问量及浏览量，请一定留意这些访问量的变化。
比如，如果您的网站总是在晚上21点的时候拥有最大的一小时访问量，而今天已经是21点40了，21点这一小时的柱状图仍然只有一丁点那么高。那么很可能是您的网站无法正常访问了，您必须立即检查您的网站是否可以访问，或者访问起来是不是很慢，如果没有发现异常，则赶紧同别的城市的网友联系帮忙测试是不是某一个地区不能访问您的网站。如果是网站的问题，则应该立即进行处理。
或者，您发现今天的流量明显的比昨天多出很多，那么请立即查看今日详情和昨日详情中的来路统计并进行对比，看看这些多出来的流量来自哪里，并且设法留住这些增加的流量。
3.注意访问量和浏览量的比例
如果浏览量是访问量的三倍，那就是说平均每个访问您的网站的人会浏览您网站上的三个网页，您感觉这个数字偏小了吗？为什么不可以想办法让访问者阅读更多的页面呢？您可以尝试对网站进行一些改变，让它更加吸引人。
4.分析网站的“入口”
入口，就是访问者进入您的网站的第一个页面，这个页面不一定是首页，因为访问者可能是通过搜索引擎或者朋友推荐进入您的网站的。
对入口页面排列靠前的网页，您一定要分析这些网页的吸引人之处，或者分析它们被搜索引擎青睐的地方，对这些页面的改版一定要小心，因为如果不小心抹去了网页的闪光点，可能就会失去您网站的支持者。
对入口中流量较大的网页也应该适当的有所改版，不可以让它一成不变，或者您可以把它变得更加吸引人，以促使进入此页面的人浏览您的网站的其它页面。
5.经常分析您的“关键词”
如果您的网站有大量的访问量来自搜索引擎，请一定常常分析您的“关键词”，并留意每天关键词统计数据的变化。
比如，如果您开办了一个网上花店，您从关键词统计报表中看到每天从搜索引擎搜索“上海花店”进入您的网站的流量有500多人，并且这些流量可能已经为您带来了收益，那么请您考虑一下，为什么关键词中没有“花店”而仅仅有是“北京花店”呢？如果搜索“花店”就可以找到您的网站，那岂不是会获得更多的流量呢？您可以因此思考如何去优化您的网站。
当然，您也应该千万注意，如果在搜索引擎中搜索“花店”时找不到您的网站，而在搜索“北京花店”时能找到您的网站，那么请您千万不要删除网站上的“北京花店”这四个字，否则您可能丢失因为有人搜索“北京花店”而获得的流量。
6.注意“搜索引擎”分析
大多数情况下，网络、GOOGLE、3721（一搜）会给您带来很多流量，如果这三个搜索引擎有其中一个没有为您带来流量，则您需要考虑是否到该搜索引擎重新提交您的网站。
如果您的网站以前每天都有来自网络的流量，而今天忽然没有了，那么这有可能是网络在上次更新您的网站时您的网站不能访问，也可能是网络对您的过渡优化进行了惩罚。如果是前者，请注意保持您的服务器在夜晚也能正常访问；如果是后者并且您是冤屈的，请抓住时机向网络提出申诉。
7.抽出时间查看“来路”分析
如果您的网站具有很独特的内容，甚至这些内容无法通过搜索引擎找到，而只能依赖网友之间自发的宣传，请一定留意您的网站的“来路”分析。
比如，您发现今天从某论坛进入您的网站的流量非常多，从来路分析中点击该论坛网址后面的“GO”连接进入该论坛后，您发现那是一个推荐您的网站的贴子。那么请您立即在该论坛注册一个ID，并将那个贴子顶起来，表达对楼主及论坛网友的支持的感谢，也同时表达您继续办好网站的决心，必要的话，您还可以在您网站的公告栏上对该论坛的网友表示感谢，这样，您可能会因此获得更好的宣传效果，并且完全可能从此留住一批铁杆支持者和回头客。
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E. 数据分析包括哪些内容
1.数据获取
数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。
3.分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.数据呈现
可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。
F. 大数据分析的工具有哪些
1、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。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、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。
4、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
G. 有效数据分析工具有哪些
1、Excel
在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但实际上，大部分人对Excel的认知还不到50%。Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。
当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢?而且我们国家中小微型企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。
2、Python
不可否认的是，python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。
尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。
新人在初入门时可以先不学Python，很多初级岗位甚至用不上Python，但如果想在这条路上长远发展，它一定是个逃不开的工具。
3、BI工具
BI也就是商业智能，这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。
H. 数据分析的常见工具有哪些
1、数据处理工具：Excel
数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
2、数据库：MySQL
Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化：Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。