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数据分析的软件大盘点

FineBI

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2022.5.31

数据分析的软件有哪些呢,市面上的数据分析的软件多的人眼花缭乱,并且各有千秋,大家在挑选的时候显得无从下手,其实因为数据分析的软件它是有不同的类型的,而不同的类型又各自有所侧重的,所以在谈论数据分析的软件的时候要进行横纵向的对比。那到底是哪几类呢,今天就跟大家分分类的谈谈:

数据分析的软件它大体可以分为以下5类:

Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具

每个类别的代表工具分别有:

Excel生态:

这是由微软开发的数据分析的软件,开发的软件数量多,功能全面,可以说是自成一个生态体系。包括Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power View、Power Map等等一系列。

数理统计工具:

这是一类专门进行数理统计的工具,一般多用于学术上,在日常的工作中使用的频次较少,专业性很强。这一类的工具具有以下的特点:

  • 统计专业性强
  • 处理大量数据
  • 可以进行编程

类似SAS、SPSS、Stata、Minitab、Eviews、Statistica、MATLAB、Mathematica等等。

BI工具:

BI工具更偏向商业类,本身也是为了处理商业的统计分析而生的,但是其作为数据分析的软件也一般具有以下的特点:

  • 操作简单容易上手
  • 支持大量数据处理
  • 强大可视化能力

其中就有PowerBI、Tableau、Qlikview、Oracel BI、FineBI等等。

数据库工具:

数据库是数据存储的工具,一般企业都会有自己的私有部署数据库,或者云数据库,每一位数据从业者几乎都需要和数据库打交道。因为熟悉各类数据库,并编写SQL查询,是数据人必备技能之一。

经典的工具有MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Hive等等。

编程工具:

除了上述的数据分析软件外,编程用于数据分析也是大趋势。越来越多的数据分析师通过Python、R等进行数据建模、可视化,而且编程语言快速、灵活、复用性强的特点也适合数据处理分析。一般具备以下的特点:

  • 功能强大
  • 支持大量数据
  • 门槛高需要编程背景

类似的有Python、R、Julia、Scala、Spark、Java、Hadoop等等。

在以上的五款数据分析的软件当中,对于一般的人来说我其实最推荐BI工具,因为它既有强大的数据分析的能力并且它的准入门槛低。

例如FineBI,国内数据分析厂家市场排第一的帆软旗下的产品。

因为有大数据引擎,所以可以处理大量的数据:

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内置大量的数据分析模型和可视化的数据分析操作:

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还能做出很好看的可视化图表:

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