大數據的分析軟體工具有哪些?都有什麼用?

2020-12-12 千家智客

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

大數據的分析軟體工具有哪些?都有什麼用?總的來說,大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,即Excel、SPSS、SAS和stata。正是有了這些軟體工具的存在,大數據的分析工作才能更加有效率。

 

1、Excel

Excel是一個電子表格軟體,相信很多人都在工作和學習的過程中,都使用過這款軟體。不用說Excel是多麼的方便好用,容易操作,即使是電腦小白也能夠輕鬆上手。對於大數據分析從業者來說,Excel功能強大,提供了很多的函數計算方法,因此被廣泛的使用。但同時它也有自身的局限性,比如只適合做簡單的統計,而一旦數據量過大,Excel就不能滿足大家的需求了。

2、SPSS

SPSS為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務的總稱,有Windows和Mac OS X等版本。集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表製作、圖形繪製為一體。從理論上說,只要計算機硬碟和內存足夠大,SPSS可以處理任意大小的數據文件,無論文件中包含多少個變量,也不論數據中包含多少個案例。SPSS是商業統計才會用到的軟體,為我們提供了經典的統計分析處理,能讓我們更好的處理商業問題。同時SPSS在簡單易上手的同時,其功能也相對較少。

3、SAS

SAS是目前國際上最為流行的一種大型統計分析系統,被譽為統計分析的標準軟體,是商業統計才會用到的軟體。SAS是數據管理和分析軟體包,能夠完成各種統計分析,矩陣運算和繪圖等。SAS的功能就會更加豐富一點。SAS的各項功能由功能模塊完成。功能強大,統計方法齊,全,新。使用簡便,操作靈活,還能提供聯機幫助功能。另外,它在識別驅動器方面會比較困難,但卻能夠幫助降低製造成本。

4、stata

stata是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪製專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能,包含線性混合模型、均衡重複反覆及多項式普羅比模式。用Stata繪製的統計圖形相當精美。Stata是一個統計分析軟體,但它也具有很強的程序語言功能,這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地,用戶可以充分發揮自己的聰明才智,熟練應用各種技巧,真正做到隨心所欲。事實上,Stata的ado文件都是用Stata自己的語言編寫的。總體上來看,stata對用戶友好和開放性的平衡做得很好。上手難度適中,同時也支持較為自由的程序編寫。

以上中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)關於大數據的分析軟體工具推薦就暫時講到這裡了,想必大家對Excel、SPSS、SAS和stata的優缺點以及應用場景已經有了大致的了解。


相關焦點

  • 大數據分析軟體的類型有哪些
    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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 好用的數據可視化工具都有哪些?
    大數據、數據分析的興起和火爆,也帶動了數據可視化的廣泛應用。說起數據分析和可視化的關係,就好比你為一堆散亂的拼圖寫了一份說明,告訴他這個數據是什麼樣子,代表什麼。可以說,數據可視化雖然不是必不可少的,但卻是可以加快效率,為報告錦上添花的。
  • 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。大數據存儲技術Hdfs,Hbase,Hive,s3,Kudu,MongoDB,Neo41, Redis,Alluxio(Tachyon),Solr,ElasticSearch3.數據分析挖掘大數據分析與挖掘
  • Smartbi大數據分析工具的功能都有什麼?
    了解Smartbi的朋友都知道「功能全面」是產品的最大特點,可以說用戶有什麼需求,Smartbi就提供什麼功能: Smartbi功能有哪些: 用戶需要格式化的中國式報表,Smartbi提供基於Excel插件的電子表格功能;
  • 數據恢復工具軟體有哪些?既簡單又高效!
    本篇內容有兩千多字,主要分享數據恢復原理相關知識,以及十款好用的數據恢復軟體恢復工具推薦。言歸正傳,數據恢復工具軟體有哪些?很多小夥伴都是選擇自己動手完成數據恢復,其實經過測試後,你會發現絕大多數的數據恢復軟體也都可以幫助你,或多或少地恢復被刪除的文件的。
  • 有哪些好用的seo關鍵詞優化軟體工具?
    要做好SEO的工作,那麼有一些好用的SEO關鍵詞優化軟體工具是必不可少的,一些朋友還不清楚到底有哪些比較實用一點的SEO關鍵詞優化軟體工具,下面就來為大家分享一下。
  • 數據可視化工具的特點有哪些
    導讀 數據可視化使用的越來越廣泛,已經成為企業和機構迅速取勝的法寶,推動各行業可視化、智能化升級轉變。
  • 有哪些大數據處理工具?
    這裡面大部分是商業軟體,而對於絕大多數網際網路公司,中間綠色的開源產品可能大家接觸的更多一些,而這些產品裡,絕大多數都屬於Apache基金會。為了彌補Sqoop的功能單一,推出了Sqoop 2,架構上比Sqoop 1複雜了很多,不過我沒有用過。官網:http://flume.apache.org/分布式數據傳輸工具,支持包含文件、Netcat、JMS、HTTP在內的多種數據源。
  • 大數據分析BI工具有哪些?BI工具推薦
    隨著大數據的迅速發展,時下許多企業面臨著最重要的現實問題是如何對大數據進行分析。只有通過大數據分析才能獲取到更智能的,深入的,有價值的信息。越來越多的應用涉及到大數據,這些大數據的屬性,包括其數量、速度、多樣性等等,都呈現出大數據日益複雜的特點。
  • BI工具排名——Datahunter企業級大數據分析軟體
    我們經常有意無意的可以看到或者聽到類似於商業智能、數據中臺、數據可視化、數據大屏展示等詞彙,但是對他們的具體概念、用途以及區別總是很模糊,今天數獵哥主要給大家介紹一下什麼是商業智能?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。
  • 有什麼好用的財務分析軟體?
    還在老舊的手工輸入數據,工作效率低?掌握好工具很重要我剛入行的時候總覺得數據分析師就是一個「無情的取數機器」,業務部門需要什麼數據、什麼指標、什麼報表,咱們數據分析師就要做什麼模板出來,每天工作量巨大,熬夜加班都完不成任務,還被別的部門批「工作效率低」。
  • 什麼工資軟體好用?都有有哪些功能
    但就實際情況來看,仍然有大量數據被浪費,原因便是HR不知怎樣利用數據,以及怎樣結合數據。最近,不少HR夥伴向筆者諮詢,企業在進行薪資管理軟體的選擇時應關注哪些方面,是功能的深入,操作的便捷,還是強大的數據分析能力?有沒有一款軟體可以將易用性與智能化兼顧?什麼工資軟體好用?在此,筆者鄭重向廣大HR推薦一款升級版薪資管理軟體i薪稅。
  • 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?
  • 辦公必備的大數據分析利器,數據分析工具推薦
    說到數據分析,很多小夥伴可能第一時間聯想到複雜的算法,龐大的數據,甚至是讓人眼花繚亂的代碼。但實際上,運營做數據分析並不需要懂這些,關鍵是你對業務流程的理解,以及用數據解決問題的思維。本文將介紹在一些領域被高頻率使用,且不可缺少的大數據分析利器,使用尚可的數據分析工具。
  • 數據分析工具怎麼選?10大諫言!
    數據分析有三大問:如何入門數據分析?數據分析有哪些工具?怎麼做數據分析?關於第一問,想必讀完我公眾號《10周入門系列文章》的同學,應該有大致的認識。今天開始講第二大問題——數據分析工具!技術類分析師,往往在IT部、數據中心。根據從事的工作環節不同,被分成資料庫工程師,ETL工程師,爬蟲工程師,算法工程師等角色。在中小企業,往往一個技術小哥通吃這些流程。在大企業,一個標準的數據中心,一般都有數據倉庫、專題分析、建模分析等組來完成數據開發工作,再大的公司,還有專門負責數據治理的小組。
  • 大數據研究常用軟體工具與應用場景
    眾多新的軟體分析工具作為深入大數據洞察研究的重要助力, 也成為數據科學家所必須掌握的知識技能。然而,現實情況的複雜性決定了並不存在解決一切問題的終極工具。實際研究過程中,需要根據實際情況靈活選擇最合適的工具(甚至多種工具組合使用),才能更好的完成研究探索。