1. 常见的数据分析软件有哪些
好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、sql软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。
2. 大数据专业都需要学习哪些软件啊
大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步。
第一部分、数据提取工具
Octoparse是一种简单直观的网络爬虫，可以从网站上直接提取数据，不需要编写代码。无论你是初学者、大数据专家、还是企业管理层，都能通过其企业级的服务满足需求。为了方便操作，Octoparse还添加了涵盖30多个网站的“任务模板 (Task Templates)”，操作简单易上手。用户无需任务配置即可提取数据。随着你对Octoparse的操作更加熟悉，你还可以使用其“向导模式 (Wizard Mode)”来构建爬虫。除此之外，大数据专家们可以使用“高级模式 (Advanced Mode)”在数分钟内提取企业批量数据。你还可以设置“自动云提取 (Scheled Cloud Extraction)”，以便实时获取动态数据，保持跟踪记录。
02
Content Graber
Content Graber是比较进阶的网络爬网软件，具有可用于开发、测试和生产服务器的编程操作环境。用户可以使用C#或VB.NET调试或编写脚本来构建爬虫。Content Graber还允许你在爬虫的基础上添加第三方扩展软件。凭借全面的功能，Content Grabber对于具有基本技术知识的用户来说功能极其强大。
Import.io是基于网页的数据提取工具。Import.io于2016年首次启动，现已将其业务模式从B2C转变为B2B。2019年，Import.io并购了Connotate，成为了一个网络数据集成平台 (Web Data Integration Platform)。凭借广泛的网络数据服务，Import.io成为了商业分析的绝佳选择。
Parsehub是基于网页的数据爬虫。它可以使用AJax，JavaScript等等从网站上提取动态的的数据。Parsehub提供为期一周的免费试用，供用户体验其功能。
Mozenda是网络数据抓取软件，提供企业级数据抓取服务。它既可以从云端也可以从内部软件中提取可伸缩的数据。
第二部分、开源数据工具
01Knime
KNIME是一个分析平台，可以帮助你分析企业数据，发现潜在的趋势价值，在市场中发挥更大潜能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。KNIME为数据分析师提供了2,000多个模块。
02OpenRefine（过去的Google Refine）是处理杂乱数据的强有力工具，可用于清理、转换、链接数据集。借助其分组功能，用户可以轻松地对数据进行规范化。
03R-Programming
R大家都不陌生，是用于统计计算和绘制图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在数据挖掘中很流行，常用于开发统计软件和数据分析。近年来，由于其使用方便、功能强大，得到了很大普及。
04RapidMiner
与KNIME相似，RapidMiner通过可视化程序进行操作，能够进行分析、建模等等操作。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据分析效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的数据分析流程，极大地提高了效率。
第三部分、数据可视化工具
01
Datawrapper
Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel附加组件引入的，后来因其强大的功能而广受欢迎。截至目前，它已被视为数据分析领域的领头羊，并且可以提供数据可视化和商业智能功能，使用户能够以较低的成本轻松创建美观的报告或BI仪表板。
02
Solver
Solver专用于企业绩效管理 (CPM) 数据可视化。其BI360软件既可用于云端又可用于本地部署，该软件侧重于财务报告、预算、仪表板和数据仓库的四个关键分析领域。
03
Qlik
Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。可视化的仪表板可帮助公司有效地“理解”其业务绩效。
04
Tableau Public
Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具不同，Tableau可帮助新手克服最初的困难并动手实践。拖放功能使数据分析变得简单。除此之外，Tableau还提供了入门工具包和丰富的培训资源来帮助用户创建报告。
05
Google Fusion Tables
Fusion Table是Google提供的数据管理平台。你可以使用它来收集，可视化和共享数据。Fusion Table与电子表格类似，但功能更强大、更专业。你可以通过添加CSV，KML和电子表格中的数据集与同事进行协作。你还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。
06
Infogram
Infogram提供了超过35种交互式图表和500多种地图，帮助你进行数据可视化。多种多样的图表（包括柱形图，条形图，饼形图和文字云等等）一定会使你的听众印象深刻。
第四部分、情感分析工具
01
HubSpot’s ServiceHub
HubSpot具有客户反馈工具，可以收集客户反馈和评论，然后使用自然语言处理 (NLP) 分析数据以确定积极意图或消极意图，最终通过仪表板上的图形和图表将结果可视化。你还可以将HubSpot’s ServiceHub连接到CRM系统，将调查结果与特定联系人联系起来。这样，你可以识别不满意的客户，改善服务，以增加客户保留率。
02
Semantria
Semantria是一款从各种社交媒体收集帖子、推文和评论的工具。Semantria使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。通过Semantria，公司可以了解客户对于产品或服务的感受，并提出更好的方案来改善产品或服务。
03
Trackur
Trackur的社交媒体监控工具可跟踪提到某一用户的不同来源。它会浏览大量网页，包括视频、博客、论坛和图像，以搜索相关消息。用户可以利用这一功能维护公司声誉，或是了解客户对品牌和产品的评价。
04
SAS Sentiment Analysis
SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的软件。网页文本分析中最具挑战性的部分是拼写错误。SAS可以轻松校对并进行聚类分析。通过基于规则的自然语言处理，SAS可以有效地对消息进行分级和分类。
05
Hootsuit Insight
Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻站点以及超过50种语言的上千万种其他来源。除此之外，它还可以按性别和位置对数据进行分类，使用户可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以访问实时数据并检查在线对话。
第五部分、数据库
01
Oracle
毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者，功能丰富，支持不同平台的集成，是企业的最佳选择。并且，Oracle可以在AWS中轻松设置，是关系型数据库的可靠选择。除此之外，Oracle集成信用卡等私人数据的高安全性是其他软件难以匹敌的。
02
PostgreSQL
PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性，它可以处理大量数据。
03
Airtable
Airtable是基于云端的数据库软件，善于捕获和显示数据表中的信息。Airtable提供一系列入门模板，例如：潜在客户管理、错误跟踪和申请人跟踪等，使用户可以轻松进行操作。
04
MariaDB
MariaDB是一个免费的开源数据库，用于数据存储、插入、修改和检索。此外，Maria提供强大的社区支持，用户可以在这里分享信息和知识。
05
Improvado
Improvado是一种供营销人员使用自动化仪表板和报告将所有数据实时地显示在一个地方的工具。作为营销和分析领导者，如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据，那么Inprovado对你再合适不过了。你可以选择在Improvado仪表板中查看数据，也可以将其通过管道传输到你选择的数据仓库或可视化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大学往往都喜欢使用Improvado，以大大节省人工报告时间和营销花费。
3. 好用的数据分析软件有哪些
1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。2、数据处理工具：Excel。数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
3、数据库：MySQL。Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。
4、数据可视化：Tableau & 思迈特软件。如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。
5、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。
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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4. 数据库用什么软件
Microsoft Office Access
Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了MicrosoftJet Database Engine 和图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。
MS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。
(4)学习数据库有哪些软件扩展阅读：
Microsoft Access Basic提供了一个丰富的开发环境。这个开发环境给你足够的灵活性和对Microsoft Windows应用程序接口的控制，同时保护你使你免遭用高级或低级语言开发环境开发时所碰到的各种麻烦。不过，许多优化、有效数据和模块化方面只能是应用程序设计者才能使用。开发者应致力于谨慎地使用算法。除了一般的程序设计概念，还有一些特别的存储空间的管理技术，正确使用这些技术可以提高应用程序的执行速度，减少应用程序所消耗的存储资源。
5. 数据库管理系统软件有哪些
数据库管理系统软件：
1、OracleDatabase
知名的Oracle数据库，一直处于行业领先地位，是许多人认可的、世界上最流行的关系数据库管理系统。
作为“十大数据库管理系统排名榜”之首，Oracle数据库使用方便、功能强大，可扩展性强、数据安全性强，系统可移植性好、稳定性佳，适用于各类大、中、小微机环境。2019年，艾媒金榜发布“企业服务品牌之HRM系统排行榜”，Oracle数据库位列第一。
2、Navicat
Navicat是一套可创建多个连接的数据库管理工具，可以方便管理Oracle、MySQL、PostgreSQL等多个不同类型的数据库，并支持管理腾讯云、阿里云等云数据库。
整体而言，Navicat的功能可以满足专业开发人员的需求，同时对数据库服务器初学者来说又相对容易。曾有一项数据统计，《财富》世界500强中有超过100家公司使用了Navicat。
3、DBeaver
DBeaver是一个通用的数据库管理工具和SQL客户端，具有相对较高的易用性，并且免费、支持跨平台使用、允许扩展插件。
支持的操作系统包括Windows、Linux、MacOS、Solaris、AIX、HPUX；基本特性编辑：支持数据库元数据浏览，支持元数据编辑（包括表/列/键/索引），支持SQL语句和脚本的执行，支持SQL关键字高亮显示，简单友好的显示页面。
4、Mysql
MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL也是最好的RDBMS应用软件之一。
作为十大数据库管理系统之一，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言；其软件采用双授权政策，分社区版、商业版，由于其速度快、体积小、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。
5、PhpMyAdmin
phpMyAdmin是一个以PHP为基础，以Web-Base方式架构在网站主机上的MySQL的数据库管理系统软件，管理者可用Web接口管理MySQL数据库。
功能特性包括但不限于：支持大多数MySQL功能；从CSV和SQL导入数据，将数据导出为各种格式；以各种格式创建数据库布局的图形；使用逐例查询（QBE）创建复杂查询；使用一组预定义的函数将存储的数据转换为任何格式。
6、IBMDB2
DB2是IBM公司开发的关系型数据库系统，主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，支持从大型机到单用户环境。
DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。DB2可以在Windows、UNIX和Linux操作系统上运行，是最强大的十大数据库管理系统之一。
7、MSSQLServer
SQL Server是微软推出的关系型数据库管理系统，具有使用方便、可伸缩性佳、与相关软件集成程度高等优点，可跨平台使用。SQL Serve最初是由微软、Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988年推出了第一个OS/2版本。
在Windows NT推出后，Microsoft与Sybase在SQL Server的开发上就分道扬镳了，Microsoft将SQL Server移植到Windows NT系统上，专注于开发推广SQL Server的Windows NT版本。Sybase则较专注于SQL Server在Unix系统上的应用。
8、ApacheCassandra
数据库管理软件哪个好？ApacheCassandra是一款优秀的分布式数据库软件。
该DBMS软件突出特点：一，模式灵活，使用时就像文档存储，用户不必提前解决记录中的字段，可以在系统运行时随意的添加或移除字段，最终提升效率。
二，具有纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台计算机，用户不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。三，多数据中心识别。
9、Redis
Redis是C语言开发的一个开源高性能键值对的内存数据库，可以用来做数据库、缓存、消息中间件等场景，是一种NoSQL的数据库。
其主要特点：性能优秀，数据是存储在内存中，读写速度非常快，可支持并发10WQPS；可作为分布式锁；支持五种数据类型；支持数据持久化到磁盘；可以作为消息中间件使用等。数据缓存是Redis极其重要的一个场景。
10、Sybase
十大数据库管理系统排名榜中的Sybase，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。
Sybase还提供了一套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。
6. 常见的数据库管理系统软件有哪些
常见的数据库系统有
Oracle、db2、SQLServer、MySQL、PostgreSQL、SQLite、Firebird等等
规模有大有小，有开源的和闭源的、有文件型和C/S型等等
数据库管理系统主要用于维护用户的数据集，减少数据的维护复杂度，并提高数据获取、更新等的效率，比如上面列举的软件都可以认为是数据库系统。
数据库应用系统主要指基于数据库系统而编制的一类应用软件，这类软件和实际的应用环境挂钩，以解决特定环境下应用问题，比如财务管理系统、学生信息管理系统、BBS、CMS等等，都是依赖数据库系统而编制的数据库应用系统
7. 大数据专业都需要学习哪些软件啊
大数据需要学习的软件有：SQL数据库、PythonorR软件、Excel软件、SPSS软件。等这样的一些必要的软件。
8. 大数据工程师需要学哪些软件
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