① 数据分析工具常见的有哪些
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。
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，让数据说话。因此想从事数据分析岗位的，需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。
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
如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富，这里不多做介绍，可以去创建一个工作区了解下。
4、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因
大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求就比较高，一般来说，大数据分析师需要会
（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。
（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师
（3）何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师
（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等
总结一下
② 大数据分析需要哪些工具
说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
③ 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。
④ 3大常用的数据分析工具是什么
3大常用的数据分析工具如下：1、思迈特软件Smartbi
思迈特软件Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
2、MineSet
MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。
3、QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
⑤ 常见的数据分析软件有哪些
好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。
⑥ 目前常用的市场数据分析软件有哪些
1、思迈特软件Smartbi：具有仪表盘、灵活查询、电子表格(中国式报表)、OLAP多维分析、移动BI应用、Office分析报告、自助BI分析、数据采集填报、数据挖掘等功能模块，适用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。2、Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
3、SAS：SAS由美国NORTH?CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
4、R：R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
5、Spss：SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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