数据分析的应用-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析软件有哪些？
2. 数据分析在职场上的运用？
3. 数据分析软件哪些是免费的？
4. 数据分析工具类软件，好用的有哪些？

数据分析软件有哪些？

数据分析软件有：excel、spss、SAP

SAP分析云的可视化技术,为企业优化管理与决策方式与直观报表.SAP 提供实时的,情景式的,互动式的全新分析体验.

EXCEL是一个功能强大的数据分析和可视化工具，可从 Microsoft 365下载免费试用 EXCEL电脑版、 EXCEL网页版、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式等。

spss是一个非常专业的数据统计软件,能够对信息的***集、处理、分析进行全面评估和预测。

数据分析：

资料分析，就是利用适当的统计分析方法，对收集到的大量资料进行分析、提取有用信息、形成结论，并对资料进行研究、归纳、总结的过程。该过程也是质量管理系统的***过程。实际上，数据分析可以帮助人们做出判断，从而***取适当的行动。

数据分析在职场上的运用？

数据分析在职场中发挥着至关重要的作用，通过收集、分析和解释数据，企业可以获得对客户、市场和运营的深入见解。

例如，零售公司可以使用数据分析来识别购买模式和客户细分，从而个性化营销活动。

科技公司可以利用数据分析来优化产品设计和改进用户体验。

此外，数据分析还可以用于风险管理、欺诈检测和运营效率改进，帮助企业做出明智的决策并获得竞争优势。

数据分析软件哪些是免费的？

1.DataMelt DataMelt

又叫DMelt,这款计算平台用于统计分析庞大数据和科学可视化。该软件最常用于自然科学、工程以及金融市场的建模和分析。它支持许多编程语言,包括python、 BeanShell、Groovy、Ruby、J***a及其他语言。 企业组织可通过动态脚本来访问大型库,包括面向计算和可视化的40000多个J***a类和500个Python模块。更高级的功能需要开发者许可证或商业许可证,但是免费版DataMelt包括探索、分析和可视化数据所必要的许多关键功能。 DataMelt可在Windows、Linux、macOS和Android设备上运行。

2.KNIME分析平台

KNIME分析平台旨在帮助企业通过可视化编程来处理、分析和建模数据。该软件包括1000多个模块、数百个随时可运行的示例和众多集成工具,帮助用户借助机器学习来发现隐藏在数据中的潜在洞察力,并预测未来。 KNIME让企业能够拖放活动之间的连接点,无需编写代码。该数据分析工具使用单一的可视化工作流程。

数据分析工具类软件，好用的有哪些？

先看张图：

这是我用FineBI做出来的，可以说这是一款集自助分析和可视化于一体的神器--FineBI，听过Tableau和PowerBI的应该也都知道，他们都是同一类工具，但相之于两者，优势更加明显！

接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。

FineBI的主要功能

FineBI是一款BI商业智能工具，能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表，做有目的性的数据分析。

所以，它主要完成下面几个工作：

1. 数据的整合

2. 数据的分析和可视化

3. 报表制作与发布

FineBI的主要特点

BI工具那么多，为何我要重点推荐这款BI工具呢？

但这款BI做为国产，不由得让我产生好奇和好感，值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析，不虚于那两者，且具备下面几大特点：

1、打通各类数据源

FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库，还支持SAP BW、HANA、Es***ase等多维数据库。

大数据前端分析，FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。

下图是FineBI的数据连接窗口：

私信回复”BI“，即可获取工具!

还支持导入Excel数据，支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源，打通并整合。

2. 易用性(无需编程)

FineBI***用的拖拽数据字段，自动出图的操作方式，让我们可以把更多精力投放到数据管理，算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。

易用性还体现在数据处理方面。

要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。

比如时间过滤，大家觉得还要手写公式么。

各种现成的计算公式，基本告别SQL和代码。

这里展示的仅仅是一小个方面，绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。

3、可视化颜值高

一些图表（出自官方）

4、数据权限管控

FineBI的数据权限管控，可以说是很专业了，这也是开源和商业不能比的。

笔者是FineReport的深度用户，FineReport是报表应用工具，应用面更广，数据安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员，进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲，你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。

目前市面上很多数据分析及建模工具，下面为您推荐几款最实用的建模工具

1.Tableau

（***://***.tableau***/）

数据可视化做的最好的平台之一

功能十分强大，可以说是excel的升级版

2.Python

（***.python***）

Python作为近几年强势崛起的变成语言，由于其易用性和强大的扩展性，迅速成为数据分析最强大的工具，只需一点编程基础，熟练使用旗下的pandas库就可玩转数据分析

3. SAS

（***.sas***）

作为为统计而生的语言，SAS的统计和数据分析功能十分强大，可以托拉拽也可以通过编程来实现，只不过SAS语言比较奇怪

4.R语言

（***s://***.r-project.org/）

R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：

1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。

3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有：base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.

5.Radiance

（***.datazen.ai）

新兴的机器学习建模平台，简单，快速，集成了多个机器学习算法，让你迅速建立机器学习模型

到此，以上就是小编对于数据分析的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的应用的4点解答对大家有用。