数据分析用的软件有哪些,十几种软件优劣对比哪种适合你

　　数据分析用的软件有哪些

　　数据分析是一个广泛的领域，涉及多种软件和工具，这些工具可以帮助从原始数据中提取有用的信息、见解和知识。以下是一些被广泛使用的数据分析软件，它们在不同场景和需求下发挥作用：

　　1、数据分析软件——Excel

　　Excel是最常用的数据分析软件之一，因为它简单易用，大多数人都熟悉它。Excel可以完成基本的统计分析，例如平均数、中位数、标准差等;可以执行基本的数据操作，如排序、筛选、汇总等; 以及基本的图表和可视化工具。它还可以导入和导出各种格式的数据，包括CSV和TXT文件。

　　Excel

　　但它带来的限制是它的处理能力有限，特别是在大数据集方面。

　　软件一：金数据

　　金数据是一款高效、易用的在线表单和调查问卷工具，旨在帮助用户快速创建和分享各种类型的表单和问卷。该软件拥有丰富的模板和样式，支持多种字段类型和自定义选项，使得用户可以轻松创建符合自己需求的表单和问卷。

　　2、数据分析工具——R语言

　　R语言也是一种流行的数据分析工具。R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有丰富的统计函数和图表绘制能力。它提供了一系列基本的函数和库， 如dplyr、ggplot2等，可用于数据清理、统计分析、可视化等方面。R还具有高度的灵活性和可扩展性，因此可以用于各种不同的数据分析和建模任务。

　　R语言官方界面

　　由于其专业性和广泛的统计学支持，R语言在学术界和数据科学领域得到了广泛的应用。 但缺点是这是一款编程语言，需要你有一定的编程语言基础，对于非技术人员的其他业务人员难以上手。

　　.FineBI

　　FineBI是一款国产的商业智能工具，集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体，产品性能和功能与Tableau接近，扛得住大数据运算，甚至能实现亿级数据秒级响应。

　　从功能设计上看，它提供了强大的数据分析和可视化功能，可以快速获取和分析大量数据。其特点在于灵活性和易用性，用户可以通过简单的拖放操作来创建自定义的仪表板和报告。它还能做到通过重点打造的自助数据集，提供了新增列，分组统计，过滤排序等功能，让用户很快上手，将数据处理成自己需要的结果。此外，FineBI还提供了各种类型的图表和图形，可以让用户更直观地展示数据和分析结果。

　　从数据协作发布功能来看，FineBI能够直接生成分享链接，只需发布链接(可自行设置公开链接/需要输入密码打开的链接)，其他用户点击你发布的链接，就能查看报表及仪表板。且如果你在制作季度/年度数据分析报告的过程中，希望其他用户也能加入共同编辑，FineBI也能够支持，只需将设置给到这个用户关于此分析主题的使用和编辑权限即可。

　　3、数据分析工具——Python语言

　　Python是一种流行的通用编程语言，也可以用于数据分析。Python具有广泛的第三方库和工具，使它成为一种强大的数据分析工具。例如，Pandas库提供了用于数据处理和清理的数据结构和函数，而Numpy库提供了用于数学计算的函数。此外，Python还具有许多可视化和机器学习库，如Matplotlib和Scikit-learn，Matplotlib支持绘制各种类型的图表和图形 。

　　Python的灵活性和可扩展性使得它成为专业数据分析师和科学家们的首选工具。 缺点同R语言一样，只为专业数据师服务。

　　QlikView是QlikTech的旗舰产品，它是一个完整的商业分析软件，使开发者和分析者能够构建和部署强大的分析应用。它也是一个专注于将用户作为数据接收者的解决方案，旨在赋予用户类似于开发人员处理数据般的探索和发现数据的体验。

　　QlikView

　　QlikView的一个特点是能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需进行手动建模。此外，它的可视化功能也比较灵活，用户可以通过自定义每个对象的属性以及仪表盘的外观，实现灵活的数据可视化，从而创建个性化的数据展示。

　　从其价格上说，它的价格是相对来说是较为昂贵的，且定价政策较为复杂，可能对新手用户来说具有一定的挑战性，需要详细了解官网上的信息。

　　4、数据分析软件——SAS

　　SAS软件(全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS)，是科研统计分析中一款非常流行的商业化的数据分析软件。它广泛应用于大学、研究所、政府及公司中，适用于文科、理工等各种专业。SAS提供了广泛的功能，例如数据查询、数据报告和数据可视化，可用于处理大型数据集和复杂的数据处理任务。

　　SAS是一个模块化、集成化的大型分析应用软件。由多个模块组成 ，功能众多，但相比较SPSS来说，其学习成本较大，需投入的学习和熟悉操作的时间较长，适合专业数据分析人员。

　　阿里DataV

　　阿里DataV是由阿里云推出的一款全球领先的数据可视化工具，旨在帮助企业快速构建可视化应用和数据决策平台。该软件具有高效、智能、灵活的特点，支持多种数据源和数据格式，可以满足不同行业和应用场景的需求。

　　阿里DataV不仅拥有丰富的图片和图表模板，还提供了强大的数据计算和分析功能，如自动聚类、趋势分析、智能预测等。同时，该软件还支持多种交互式控件和API接口，使得用户可以更加灵活地定制和集成自己的数据可视化方案。

　　作为一款智能化的数据可视化工具，阿里DataV已经广泛应用于金融、物流、零售、政务等多个行业和领域。例如，许多银行和保险公司使用它来监控和分析客户行为和风险，许多物流公司使用它来跟踪和优化物流运输过程，许多政府机构使用它来展示和分享公共数据。

　　5、数据分析软件——SPSS

　　SPSS是世界上最早出现的统计分析软件，1968年由美国三位研究生研发。SPSS采用类Excel的输入方式，数据接口多样，可用于数据处理、数据分析和报告生成。相较前面几个编程语言工具来说，对非专业人士用户比较友好。但由于是外网软件，关于下载和问题解答都面临无人可问的窘境，论坛求助偏多。

　　1. Excel(微软Excel)

　　优势：

　　用户基础庞大：作为Microsoft Office组件之一，在全球范围内有着巨大的用户群。

　　易于上手：拥有直观的界面和丰富的在线教程资源，适合于初学者。

　　灵活性：通过公式和宏编程(VBA)能够处理复杂的数据任务。

　　限制：

　　受限于数据量大小，通常难以处理超过百万行的数据集。

　　难以进行版本控制和协作。

　　2. R语言

　　优势：

　　统计分析能力强：专门为统计计算和图形设计而创建，有大量的包和函数库支持。

　　开源免费：可以自由修改和分享代码。

　　限制：

　　学习曲线较陡峭，对编程初学者来说可能比较困难。

　　数据处理速度相对较慢，尤其是在大规模数据集上。

　　3. Python

　　优势：

　　多功能：不仅限于数据分析，还广泛应用于web开发、人工智能等领域。

　　强大的库支持：例如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等。

　　限制：

　　对于非程序员来说，需要投入时间学习编程知识。

　　4. SAS(Statistical Analysis System)

　　优势：

　　企业级软件：SAS在许多大型企业和机构中被用于数据分析。

　　强大的数据管理功能：特别适合处理大型数据库和复杂的数据分析任务。

　　限制：

　　高昂的许可费用，通常个人和小企业难以承担。

　　相对封闭的环境，社区和资源较其他开源软件少。

　　5. SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)

　　优势：

　　用户界面友好：拥有图形用户界面，适合不熟悉编程的用户。

　　广泛应用于社会科学领域：提供各种统计测试和模型。

　　限制：

　　高成本，主要面向企业用户。

　　功能扩展性不如R语言和Python。

　　6. Tableau

　　优势：

　　交互式数据可视化：强调拖放界面和动态、交互式的可视化设计。

　　连接多种数据源: 能够连接到多种不同的数据仓库、数据库和文件格式。

　　限制：

　　高端版价格昂贵。

　　与R或Python相比，数据预处理能力有限。

　　7. Power BI(微软Power BI)

　　优势：

　　集成Microsoft生态系统：与Excel和其他Microsoft产品紧密集成。

　　可视化和报告：提供丰富的可视化元素和报告功能。

　　限制：

　　在数据处理和自定义可视化方面不如某些竞争对手灵活。

　　8. QlikView/Qlik Sense

　　优势：

　　关联数据模型：使用户能够通过关联技术发现数据间的联系。

　　自服务BI：鼓励最终用户自己创建分析和报告。

　　限制：

　　许可证结构可能导致成本高昂。

　　9. Stata

　　优势：

　　统计功能全面：广泛应用于经济学、社会学、政治学和流行病学等领域。

　　易用性：既有命令行操作，也有菜单操作。

　　限制：

　　相较于R和Python，其社区和资源相对较少。

　　10. KNIME

　　优势：

　　图形化编程：无需编写代码就可实现数据管道的构建。

　　集成多种数据分析工具：可以与其他数据分析和机器学习工具集成。

　　限制：

　　对于某些高级分析和定制功能，可能需要额外插件或编码。

　　11. Apache Hadoop/Spark

　　优势：

　　处理大数据：为处理PB级别的数据设计，特别适合大数据处理和分析。

　　高容错性：分布式存储和计算，具有很高的容错性。

　　限制：

　　安装和配置相对复杂，需要良好的系统管理知识。

　　选择正确的数据分析软件需要考虑数据集的大小、复杂度，分析任务的性质，以及分析师的技能水平。开源软件如R和Python因其高度的可定制性、强大的社区支持和低成本而受到许多数据科学家的青睐。商业软件如SAS和SPSS则在某些企业和学术领域中依然占据重要地位，这往往与这些领域的历史和遗留系统有关。

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