比excel更强大的数据处理软件(比excel更强大的软件)

有没有比Excel更先进的数据统计软件及财务软件

润衡联辉《小快记》财务软件，适用于中小企业和代理记账相关客户人群。功能总结：

1. 软件可以在多台电脑上同时安装使用，没有使用限制；

2. 内置各行业会计制度模版，还有最新小企业会计准则2013，不限帐套数量，多帐套可同时打开使用，做帐快，假如一人一天能做20家帐，用本产品花同样时间可以做40家帐，事半功倍；

3. 自动识别使用单位数据的自动备份功能，各帐套数据分“标识”备份出来，清晰管理，不会混乱；

4. 任何时候可登记任何月份凭证而不混淆，任何月份可结任何月份的帐，凭证一经登记，账、表同步产生，现金流量表自动生成；

5. 如果想从删除或者从中间增加凭证都是可以的，包括移动凭证编号，都是很简单的，调帐方便；

6. 凭证、账簿、报表均可导出到 Excel，实现异地打印、脱离本系统环境打印；

7.软件支持先做凭证后补年初，只需反记账即可修改以前年度年初数；

8.所有凭证，账册，报表打印纸均可使用A4白纸，对打印机没有要求，省了耗材就是省了口袋里的人民币；

有没有可以完全替代并超越excel的表格和数据处理软件

有,那就是开发个系统,一个系统开发完善了,直接点点按钮就能出结果的事情了,,像公司的财务系统、后勤系统大的公司都是有的,计算速度都是非常快的.

数据分析除了Excel,还可以用什么

最常用的是微软的excel和金山wps的excel.差不多的.其它的还有数据库管理软件,很多,要学很多的专业知识,功能强大,但因为如此,人性化上不及excel.还是最好用excel直观方便.希望能帮到您,祝您一切顺利.

可替代excel的数据分析软件?

数据分析软件有很多，也可以分为很多不同的类型。

比如说：SPSS、SAS、Matlab、Eviews：都是属于专业统计分析软件，一般在学校里会学习这类软件的操作步骤，但操作难度较大，且结果需有统计知识的人才能解释；

Python：这一类的利用代码制图的数据分析软件，必须对代码有了解才能编写程序制作出想要的图表；

除了这些数据分析软件，现在国内外还研制了很多用于处理企业问题的bi产品，如tableau，思迈特软件Smartbi，QlikView。特别是思迈特软件Smartbi，属于国内的自助式bi，系统界面简洁明了，操作要求低，哪怕是不懂业务的人也能进行数据分析。

数据分析软件靠不靠谱，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。

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求很强大的数据处理软件

最常见、最通用和强大的数据处理软件就是Office中专业的数据库处理模块Access啦,说它通用是因为它就包含在家喻户晓的办公软件Office中、而且是本地化的、不像如其它的MySQL等等还要做各种各样的配置与安装. 所以我建议你研究通Access,它还具有强大的二次开发能力,是众多数据库中使用起来较简单的一门数据处理软件.为何说它强大——因为它叫“数据库”、而没人叫它表格软件.

数据量比较大，请问各位谁有好的数据分析工具

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等

其中Excel我就不多说了相信大家都懂。

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。

其优点如下：

1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；

2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。

SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。

Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。

数据处理软件有哪些

matlab / SPSS /DIMENSION / QUANTUM / SAS /Surveycraft / 我用过的有Surveycraft /DIMENSION /QUANTUM [SPSS没用完全处理过数据[常常只用过做过渡的数据]. 偶觉的想要批量大量的处理数据和分析,SPSS在效率上没有Surveycraft / QUANTUM 快. 像Surveycraft 可以录制宏后批量出TABLE.宏自动更改设定的条件.以前常常让电脑自己跑一晚上. 早上上班几百套table.就差不多搞定了.

数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么

亿信华辰—一站式数据分析平台（ABI）

亿信华辰的一站式数据分析平台（ABI）是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。使用了新一代的3D引擎技术，大屏展示炫酷。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。

神策数据—神策分析

神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

帆软—FineBI

FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

永洪科技—永洪BI

永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制；主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

numpy+pandas除了效率对比excel还有什么功能上的优势吗

1、如果数据量不大，而且数据以数值为主，处理也是简单的统计，那么两者都挺好用，而且我觉得excel更好，纯粹就是所见即所得。而且即使是简单的创造新函数，或者自动化执行，用vba也能满足而且也足够便捷，语法的劣势没什么不舒服的体现。我团队及，财务数据方面的日常整理，统计和分析，以及核算底稿的生成，全都是vba，老少咸宜，完全没必要用别的工具。

2、如果需要灵活在各种显示范式中切换，切片，分组，聚合，索引，排序，并且结合各种统计函数的使用等，还是python比较合适。例如groupby的大部分基础功能通过excel透视分组筛选等也能实现，但是如果结合各种函数的使用，就远比excel灵活了，excel菜单或者vba的透视表函数，都远没有这个灵活度。我自己在整理数据，从不断分组，切片，排序和统计中寻找分析思路时，就喜欢用python不断进行各种尝试，观察数据结果，我想如果我用excel的话，会繁杂和混乱得多。所以我需要用量比较大的业务数据做分析时，我一般不用excel。

3、如果需要用复杂些的统计计量方法，excel远不能满足。有时候非要用vba去编写也可以，但效率会低10 倍不止，你随便找本统计书找个计量模型，按照它的公式写写代码就体会到了。不过这个在python上不仅这两个模块了，还有statsmodels等。我有时候对这些模块的函数不太熟悉，也懒得去看文档，有时候为了计算个指标，我也会用matlab，eviews等工具。只是这类计算器没有python那么强大的基础数据规整能力，而更适合用作数值计算。

4、如果数据不仅仅是数值型的，还有日期型，文本型（特别是多项信息长文本组成的值），用excel处理也很麻烦。把文本转化为虚拟变量准备回归，把多种多样的同义异形文本统一形式，把日期整理整齐统一口径准备做时间序列模型分析等等，用excel够累的，还不只要要插入几列做过程处理才够用。

5、涉及到web的数据分析，别养成用vba摘取网络数据的坏习惯，代码写到手抽筋。这个不展开了，我用得少，但是试过用vba写，的确让我没耐心，体检印象不好。

6、如果分析还涉及图形处理，跟其他程序的各种接口等，还是用边界更宽的python吧，毕竟excel只是个强大的孤岛，走出去拥抱其他不太容易。