在线数据分析工具（在线数据分析工具是什么）

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

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本文目录:

• 1、3大常用的数据分析工具是什么?

• 2、大数据分析工具有哪些

• 3、好用的数据分析工具有哪些？

• 4、亚马逊数据分析工具的功能有哪些方面？

一、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。

二、大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、R-编程

R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R 编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R 提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB 中的文档而异。

MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

MongoDB 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop 模拟等。

它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100 倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10 倍。

除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是 Microsoft 处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

Windows Azure 提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，Microsoft Azure 还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM 等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 Zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考 百度百科——大数据分析

三、好用的数据分析工具有哪些？

数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。

1、Tableau

这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。

2、PowerBI

PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。

3、Qlik

和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。

最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。

4、永洪BI

永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。

5、帆软BI

再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。

6、Tempo

另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款B/S架构的工具，申请试用很便捷，填写信息后就有咨询小姐姐开通使用账号并告知你一些使用注意事项，还有在线使用答疑人员服务很到位~

第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着试一试的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，PDF，PNG，彻底解决了分析结果输出汇报的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流程，简直不要太惊喜，巨有成就感呢。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。不过就是宣传方面比较少，是个低调的平台呢。

经过多家产品的试用，个人感觉无论功能怎样的工具，都需要一定的学习成本，因为数据分析毕竟是一个专业的领域，每一个工具都有自己的设计逻辑和操作方式，只是有难有易罢了！在选择工具的时候，需要结合自己的实际业务需求出发，进行总结和对比。可以申请试用哦！

四、亚马逊数据分析工具的功能有哪些方面？

亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Datartery数据脉等，具体的功能分析如下：

一、Jungle Scout

1、定制化产品界面：用户可以根据自己的选品思路，设置和保存过滤器，管理产品信息，生成个人专属的产品数据库。告别冗繁的Excel表格，通过网页版统一研究、收集、管理所有的产品创意。

2、一流的客户服务：JS拥有一流的客服团队，如果你需要帮助，通过我们1对1的客户服务，可以及时获得专业解答。

3、不限次数使用：按照需求设置过滤器，在海量产品中搜索创意，寻找到潜力热销产品。根据关键词、市场需求、排名、价格、利润和竞争程度等筛选产品机会。

4、准确估算产品销量：根据最全面、可靠的预估销售数据，评估市场机会，做出最佳选品决策。

二、AMZBase

AMZBase可以帮助了解亚马逊上各类产品描述和数量，让卖家快速搜索和找到适合在亚马逊上销售的产品。

AMZBase的功能：

（1）在Google上搜索产品、在阿里巴巴上找到相关产品、在其他B2C在线零售网站（例如速卖通和eBay）上查看列表信息、从屏幕上选择某些单词并立即搜索。

（2）通过一键式访问CamelCamelCamel查找产品的历史价格。

（3）将鼠标悬停在产品图片上即可，轻松获取ASIN编号和清单的标题说明。

（4）单击亚马逊图标以快速计算产品的亚马逊物流利润。

三、Datartery数据脉

Datartery是一款依照亚马逊市场特点，度身订造的选品数据分析工具，帮助卖家洞悉亚马逊市场趋势、监控各类数据、提升流量和了解运营效果，从而打造亚马逊爆款商品。

数据脉的功能：

（1）潜力新品，数据脉每日更新数百万亚马逊商品数据，然后通过机器不断学习和筛选，为您推荐出潜力指数最高的新品。

（2）品类大盘，使用数据脉可以快速定位某个品类，获取品类下全部商品的数据及分析，甚至连尺码、花色的数据都有。

（3）天眼中心，让一切数据异动在数据脉的天眼中心无处可逃。在数据脉，您可以持续监控商品销量变化及关键词排名变化等。

（4）销售趋势透视，销售趋势透视是指通过统计和分析某个listing的历史评论，从而得出这个商品的历史销售趋势。

以上就是关于在线数据分析工具相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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