大數據分析軟體的類型有哪些

2020-12-15 千家智客

導讀

在大數據和大數據分析,他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式,相關性和其他有用的信息,可以幫助企業更好地適應變化,並做出更明智的決策。

  在大數據和大數據分析,他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式,相關性和其他有用的信息,可以幫助企業更好地適應變化,並做出更明智的決策。

 

  工欲善其事,必先利其器,想要從事數據分析工作,剛開始時必須選擇一門軟體熟悉精通,而目前主流的數據分析軟體很多,Excel、SPSS、SAS、Python、R、Stata、Eviews等等。對於初學者,選擇一門適合的軟體非常重要,而不僅僅是「Life is short,you need Python.」

 

  下面中琛魔方大數據給大家介紹下大數據常用的分析軟體有哪些?

 

  1、SQL對於很多數據分析師,取數是基本功。可以翻一下很多數據分析崗位的招聘啟事,不管實際需不需要,都會把熟練掌握SQL這一條寫上來。當然,我們這裡要學習的SQL,並不是這麼複雜,要學習的只是取數、中高級查詢、簡單數據清洗等。

 

  2、Excel這個軟體大多數人應該都是比較熟悉的。Excel滿足了絕大部分辦公制表的需求,同時也擁有相當優秀的數據處理能力。其自帶的ToolPak(分析工具庫)和Solver(規劃求解加載項)可以完成基本描述統計、方差分析、統計檢驗、傅立葉分析、線性回歸分析和線性規劃求解工作。這些功能在Excel中沒有默認打開,需要在Excel選項中手動開啟。除此以外,Excel也提供較為常用的統計圖形繪製功能。這些功能涵蓋了基本的統計分析手段,已經能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求,同時也提供相當友好的操作界面,對於具備基本統計學理論的用戶來說是十分容易上手的,但處理的數據量較小。

 

  3、SPSS原名Statistical Package for the Social Sciences(社會科學統計軟體包),現在已被IBM收購,改名後仍然是叫SPSS,不過全稱變更為Statistical Product and Service Solutions(統計產品與服務解決方案)。SPSS是一個專業的統計分析軟體。除了基本的統計分析功能之外,還提供非線性回歸、聚類分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的時序分析。SPSS在某種程度上可以進行簡單的數據挖掘工作,比如K-Means聚類,不過數據挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(現已改名為SPSS Modeler)完成。需要提一點的是SPSS Modeler的建模功能非常強大且智能化,同時還可以通過其自身的CLEF(Clementine Extension framework)框架和Java開發新的建模插件,擴展性相當好,是一個不錯的商業BI方案。

 

  4、SAS是全球最大的軟體公司之一,是全球商業智能和分析軟體與服務領袖。SAS由於其功能強大而且可以編程,很受高級用戶的歡迎,也正是基於此,它是最難掌握的軟體之一,多用於企業工作之中。你需要編寫SAS程序來處理數據,進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤,找到並改正這個錯誤將是困難的。在所有的統計軟體中,SAS有最強大的繪圖工具,由SAS/Graph模塊提供。然而,SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而複雜,圖形的製作主要使用程序語言。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的,正所謂「五年入門,十年精通」,最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能,得到高級用戶的青睞。

 

  5、R是一個開源的分析軟體,也是分析能力不亞於SPSS和Matlab等商業軟體的輕量級(僅指其佔用空間極小,功能卻是重量級的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系統,對於用戶來說非常方便,R和Matlab都是通過命令行來進行操作,這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。R的官方包中已經自帶有相當豐富的分析命令和函數以及主要的作圖工具。但R最大的優點在於其超強的擴展性,可以通過下載擴展包來擴展其分析功能,並且這些擴展包也是開源的。R社區擁有一群非常熱心的貢獻者,這使得R的分析功能一直都很豐富。

 

  6、Python是一種面向對象、解釋型電腦程式設計語言。Python語法簡潔而清晰,閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。另外具有豐富和強大的類庫,例如numpy、matplotlib、Pandas的引入,是的python能支持幾乎所有統計分析和建模的工作,另外由於Pandas,使得Python在結構化數據的處理上非常給力。
中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)


相關焦點

  • 大數據的分析軟體工具有哪些?都有什麼用?
    導讀 數據有各種各樣的分析軟體工具,本文要跟大家介紹的是在一些領域被高頻率使用,且不可缺少的大數據分析利器
  • 大數據分析模型有哪幾種類型
    常見的大數據分析模型。選擇了數據結構,算法也隨之確定,是數據而不是算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現,面向對象的程序設計語言就是其中之一。
  • 大數據可視化分析工具常用的有哪些?
    大數據可視化分析工具常用的有哪些?企業基礎數據才能制定出正確的策略,常用的分析工具有、Tableau、ECharts、Highcharts、魔鏡、圖表秀等。在大數據時代有價值的商品則是數據,大數據技術為決策提供依據,在政府、企業、科研項目等決策中扮演著重要的角色。
  • 如何選擇適合的大數據分析軟體
    隨著大數據時代的到來,分析和挖掘數據的價值變得越來越重要。從海量而複雜的數據中獲取有用的信息是必要的,需要有一個合適的數據分析工具。如何選擇一個能帶來方便的數據分析工具?
  • 如何選擇最適合的大數據分析軟體?
    總體而言,在支持更高級分析技術和模型評分方面,以及包括神經網絡、關聯分析和可視化功能等更廣泛的分析功能方面,SAS Enterprise Miner和IBM的SPSS工具更加獨樹一幟。分析多樣性。根據不同的用戶案例和應用,企業用戶可能需要支持不同類型的分析功能,使用特定類型的建模(例如回歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。
  • 大數據分析平臺具有哪些功能
    大數據分析平臺可以實現從數據抽取到數據價值實現的所有功能。在這一過程中,有三個方面值得關注和重點發展。   數據清洗功能   在大數據應用技術中,前端的數據清洗功能遠比我們想像的更重要。沒有好的清洗自然也不可能有後續的數據建模和數據挖掘。
  • 好用的數據分析軟體有哪些?
    數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,將它們加以匯總和理解並消化,以求最大化地開發數據的功能,發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
  • 大數據分析BI工具有哪些?
    隨著網絡技術的進步,數據分析逐漸成為了一個重要的工具,同時也是一個對數據進行詳細研究和概括總結的過程。下面給大家推薦幾款主流的大數據分析BI工具,幫助用戶分析生活、工作中遇到的問題!一、TableauTableau是目前市面上較為成功的BI工具。產品既有針對性,又有普適性。拖放式界面,操作簡單。
  • 大數據分析工具有哪些?
    大數據分析和處理工具大數據是一種從各種類型的數據中快速獲取有效且有價值的信息的技術。 在大數據領域,當今已經出現了大量新的且易於操作的技術。 有效的工具。大數據接入技術Kafka,ActiveMQ,ZeroMQ,Flume,Sqoop,Socket(Mina,Netty),ftp/sftp2.大數據存儲大數據存儲結構化數據存儲,半結構化數據存儲,非結構化數據存儲
  • 大數據的概念及分析
    三、大數據分析和小數據分析的區別與聯繫1.區別大數據和小數據可以由以下10個方面來區分:序號方面小數據大數據1Goals(目標)有特定的目標。比如說:二手房價的數據,有特定的目標:分析影響房價的因素。有目標,但是目標是變化的。比如說:銷售數據,通過收集到的銷售數據,可以分析什麼因素會影響用戶的數量,也可以分析什麼因素影響了這個季度的銷售額。
  • BI工具排名——Datahunter企業級大數據分析軟體
    商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),BI的應用在國外已廣為普及,並且開始不斷應用大數據和雲技術。而國內,商業智能BI工具在這幾年才開始慢慢被接受,企業開始有意識地建立一體化數據分析平臺,為經營決策提供分析。
  • 大數據分析處理方法有哪些
    具體的大數據處理方法確實有很多,根據長時間的實踐,總結了一個普遍適用的大數據處理流程,並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步,分別是採集、導入和預處理、統計和分析,最後是數據挖掘。
  • BI大數據分析是什麼,大數據bi工具有哪些
    大數據分析:指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
  • 大數據的概念及特點大數據的作用有哪些
    介紹大數據的概念與特點,分別討論大數據的典型的特徵,分析大數據要解決的相關性分析、實時處理等核心問題,最後討論大數據可能要面臨的多種挑戰。   大數據」是近年來IT行業的熱詞,大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來,如2014年的兩會,我們聽得最多的也是大數據分析,那麼,什麼是大數據呢,什麼是大數據概念呢,大數據概念怎麼理解呢,一起來看看吧。
  • 論文深耕 | 盤點六大數據分析軟體
    但很多同學都在自學數據分析軟體的途中因為種種困難而半途放棄了,甚至一開始就望而卻步,連有哪些熱門軟體、自己專業適用哪些軟體都不清楚。因此,今天小競特意為大家帶來了六大熱門數據分析軟體的介紹,幫助大家打破心理壁壘,更快速的get到適合自己的軟體!
  • php數據類型有哪些?
    本篇將介紹php數據類型有哪些?有興趣的朋友可以了解一下!一、前言php是一門很受歡迎的程式語言,而且簡單易學,因此迎來了很多自學者,小編也是其中一個。每一門程式語言都有自己的數據類型,php也不例外,也有自己的數據類型。但是php和其它語言不一樣,它是一門弱語言,在聲明變量的時候不需要指定數據類型。
  • 什麼是大數據分析?大數據分析的含義與目前形式
    ——馬雲卸任演講 大數據已經應用到各行各業,發揮著不可替代的作用,創造著不可估量的價值。然而隨著時代潮流的大邁步,市場上對數據分析人才的缺口已經很大,據調查,目前近60%企業已成立數據分析相關部門,超過1/3的企業已經將大數據分析應用於其日常運營和銷售中。那麼究竟什麼是大數據分析呢?
  • 數據分析5大軟體Excel、SAS、R、SPSS、Python優勢分析
    殊不知一款好的數據分析工具可以讓你事半功倍,瞬間提高學習工作效率。雖然數據分析的工具千萬種,綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。那麼,這些工具本身到底有什麼特點呢?
  • 做數據可視化分析,首選這幾款軟體
    縱觀以往大數據的發展過程,之前的企業想要進行企業的數據可視化分析卻需要組建自己的研發團隊,耗費大量的時間成本和人力成本將數據進行導入導出,通過技術部門的複雜的代碼指令來實現數據的簡單可視化展現,而且需求一變之前所做的工作將化為烏有,重新開始。
  • 基於大數據的軟體智能化開發方法與環境
    整個方法體系和環境以開源及企業軟體項目代碼倉庫、交付製品、部署和運維監控等多種類型的軟體開發數據源為基礎,包含軟體大數據匯聚及知識提煉、軟體智能化開發支持、軟體智能化開發服務3個層次。其中,軟體大數據匯聚及知識提煉通過自動化的方法採集和匯聚各種類型的軟體開發數據,形成自生長的多源異構軟體大數據環境,在此基礎上,以知識圖譜、經驗案例、分類器、規則、模板等多種形式提煉和抽取各種軟體開發知識。