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。
常用的数据分析工具有哪些
数据分析工具有Excel、SPSS、BDP个人版等,当然还有其他数据分析工具,每个人习惯用的工具不太一样~以上这些数据图表是由BDP生成的!
常用的数据处理软件类型及其特点
常用的数据处理软件有:SAS 、SPSS 、EXCEL 、MATLAB、Origin 等等 当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等.这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识,并熟悉其中大量的函数和命令.而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单,只需点击鼠标,选择菜单命令就可以完成大部分工作,获得满意的结果. 但它又比excel要强大些.
数据分析软件都有哪些?
我学过数据分析师课程,做数据分析用的datahoop分析工具,里面有几十种数据模型,大大提高了我的工作效率.
数据分析软件有哪些
您是需要网站数据分析的软件么?推荐99click旗下的siteflow数据分析软件!
最常用数据分析工具都有那些！
询网络浏览量的变化，和网站排名
2.PR值查询地址：
3.流量分析软件:
4.在线聊天工具:
我们普诺德()一直使用我要啦()流量分析软件，现在把流量分析软件的功能简单给您说说:
1.学会阅读和分析统计报表:
新站长往往在第一次看到统计报告时感到新奇，感觉这是一件很好玩儿的事情，请您尽快改变这种想法吧，因为统计报表对您来说是非常有用的东西，您不应该只是看一看这些数据然后一笑而过，而应该分析这些数据及他们的变化。
2.留意流量的突变
统计系统首先会告诉您您的网站每小时和每天的访问量及浏览量，请一定留意这些访问量的变化。
比如，如果您的网站总是在晚上21点的时候拥有最大的一小时访问量，而今天已经是21点40了，21点这一小时的柱状图仍然只有一丁点那么高。那么很可能是您的网站无法正常访问了，您必须立即检查您的网站是否可以访问，或者访问起来是不是很慢，如果没有发现异常，则赶紧同别的城市的网友联系帮忙测试是不是某一个地区不能访问您的网站。如果是网站的问题，则应该立即进行处理。
或者，您发现今天的流量明显的比昨天多出很多，那么请立即查看今日详情和昨日详情中的来路统计并进行对比，看看这些多出来的流量来自哪里，并且设法留住这些增加的流量。
3.注意访问量和浏览量的比例
如果浏览量是访问量的三倍，那就是说平均每个访问您的网站的人会浏览您网站上的三个网页，您感觉这个数字偏小了吗？为什么不可以想办法让访问者阅读更多的页面呢？您可以尝试对网站进行一些改变，让它更加吸引人。
4.分析网站的“入口”
入口，就是访问者进入您的网站的第一个页面，这个页面不一定是首页，因为访问者可能是通过搜索引擎或者朋友推荐进入您的网站的。
对入口页面排列靠前的网页，您一定要分析这些网页的吸引人之处，或者分析它们被搜索引擎青睐的地方，对这些页面的改版一定要小心，因为如果不小心抹去了网页的闪光点，可能就会失去您网站的支持者。
对入口中流量较大的网页也应该适当的有所改版，不可以让它一成不变，或者您可以把它变得更加吸引人，以促使进入此页面的人浏览您的网站的其它页面。
5.经常分析您的“关键词”
如果您的网站有大量的访问量来自搜索引擎，请一定常常分析您的“关键词”，并留意每天关键词统计数据的变化。
比如，如果您开办了一个网上花店，您从关键词统计报表中看到每天从搜索引擎搜索“上海花店”进入您的网站的流量有500多人，并且这些流量可能已经为您带来了收益，那么请您考虑一下，为什么关键词中没有“花店”而仅仅有是“北京花店”呢？如果搜索“花店”就可以找到您的网站，那岂不是会获得更多的流量呢？您可以因此思考如何去优化您的网站。
当然，您也应该千万注意，如果在搜索引擎中搜索“花店”时找不到您的网站，而在搜索“北京花店”时能找到您的网站，那么请您千万不要删除网站上的“北京花店”这四个字，否则您可能丢失因为有人搜索“北京花店”而获得的流量。
6.注意“搜索引擎”分析
大多数情况下，百度、GOOGLE、3721（一搜）会给您带来很多流量，如果这三个搜索引擎有其中一个没有为您带来流量，则您需要考虑是否到该搜索引擎重新提交您的网站。
如果您的网站以前每天都有来自百度的流量，而今天忽然没有了，那么这有可能是百度在上次更新您的网站时您的网站不能访问，也可能是百度对您的过渡优化进行了惩罚。如果是前者，请注意保持您的服务器在夜晚也能正常访问；如果是后者并且您是冤屈的，请抓住时机向百度提出申诉。
7.抽出时间查看“来路”分析
如果您的网站具有很独特的内容，甚至这些内容无法通过搜索引擎找到，而只能依赖网友之间自发的宣传，请一定留意您的网站的“来路”分析。
比如，您发现今天从某论坛进入您的网站的流量非常多，从来路分析中点击该论坛网址后面的“GO”连接进入该论坛后，您发现那是一个推荐您的网站的贴子。那么请您立即在该论坛注册一个ID，并将那个贴子顶起来，表达对楼主及论坛网友的支持的感谢，也同时表达您继续办好网站的决心，必要的话，您还可以在您网站的公告栏上对该论坛的网友表示感谢，这样，您可能会因此获得更好的宣传效果，并且完全可能从此留住一批铁杆支持者和回头客。
普诺德用了3年的我要啦免费统计，发现这中包含了无穷无尽的秘密和宝藏，相信您——出色的站长——会用您智慧的眼睛去发现，去发掘，去探索。
数据分析工具类软件，好用的有哪些
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：
一、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；
二、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
三、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；
四、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
在线数据分析工具有哪些?
初级篇–零编程工具 excel是最容易上手的数据分析工具,简单的数据筛选,数据透视表,平均值、总和、方差、标准差等计算很容易实现,以及折线图、散点图、柱状图等可视化,在数据分析师日常工作中,使用excel的频率还是很高的,他们一般都会先用excel去了解一下数据的整体状况,比如数据合适,是否有异常值等,然后再考虑其它工具. 1、Tableau 2、Infogram 3、ChartBlocks 4、 Datawrapper 5、Plotly 6、RAW 7、Visual.ly
数据分析工具有哪些 python
IPython
IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：
更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)
一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体
支持交互数据可视化和图形界面工具
灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里
简单易用，用于并行计算的高性能工具
由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。
GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。
这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：
可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。
在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。
可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。
借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。
在云上用预测服务便捷地配置数据产品。
为探索和产品监测创建可视化的数据。
由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。
Pandas
pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python
编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python
是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。
整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python
打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。
由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。
PuLP
线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python
编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。
由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供
Matplotlib
matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。
matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。
为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。
Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。
Scikit-Learn
Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：
分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别
回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性
聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合
降维(Dimensionality Reduction) – 减少需要考虑的随机变量数量
模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型
预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化
Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供
Spark
Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。
Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。
目前常用的市场数据分析软件有哪些？
1、思迈特软件Smartbi：具有仪表盘、灵活查询、电子表格(中国式报表)、OLAP多维分析、移动BI应用、Office分析报告、自助BI分析、数据采集填报、数据挖掘等功能模块，适用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
2、Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
3、SAS：SAS由美国NORTH?CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
4、R：R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
5、Spss：SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
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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