正文

数据分析常用的工具（数据分析常用工具软件包括）

发布时间：2023-03-27 16:35:41 稿源：创意岭阅读： 573 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析常用的工具的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com

如需咨询小红书相关业务请拨打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目录:

1、目前都有哪些数据分析的工具
2、3大常用的数据分析工具是什么?
3、常用的数据分析工具有哪些
4、数据分析用什么工具

数据分析常用的工具（数据分析常用工具软件包括）

一、目前都有哪些数据分析的工具

数据分析工具，我们常见的就有。excel。powerBL。tableauBL。r。python等。选择哪个工具，首先要了解自己的工作？或者想想从业方向朝着偏重数据的数据科学方向发展，还是偏业务的商业分析方向。

excel。数据科学家在用。不懂数据的人也会用。他可以说是无人不知无人不晓。如果与其他几个工具放在一起。excel。powerBL。tableau。r。和pyzhon。我们把这些都比做军事战斗武器的话。excel绝对是航空母舰。因为他的体系太庞大了。从简单的表格制作数据透视表。写公式。再到。vba语言。还有无数的插件供你使用？

BL。business lntelligence。商业智能。这是为了数据分析而生的。它诞生的起点就非常高。目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短。如何利用数据来影响决策。tableau。可以说敏锐的发觉了，excel的这个数据透视特性。较早地切入了BI市场。把这个核心价值发扬光大了。rpowerBI之前是以excel插件作为产品。受限于excel本身这个航母。发展情况，并不理想。于是从excel的插件中剥离出来。独立成一门派脱胎换。

r和python。统计型分析。比如求正态，分布。利用算法归类剧情。回归分析，等。PRzhon等编程语言的优势是，个体预测分析。

二、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。

三、常用的数据分析工具有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。