企业使用数据分析软件通过在定量和定性水平上分析业务数据来提高生产力和利润，从而提高收入和效率。 企业可以提取数据、对其进行分类、发现趋势和行为，并使用数据分析工具对其进行分析以获得洞察力。 国际企业收集和检查有关客户、业务流程、市场经济和现实世界经验的数据。 现代企业的基本职能是数据分析。 由于没有一种数据分析工具可以满足所有需求，因此选择最佳工具可能很困难。 让我们看看当今市场上一些最受欢迎的解决方案，然后评估在它们之间做出决定的关键标准，以帮助您决定哪种数据分析工具最适合您的业务。
数据分析软件
今天有多种数据分析工具或软件可以帮助解决将原始数据转换或转换为有用信息的问题，并用于数据分析项目。 使用数据驱动分析做出业务决策可能需要此信息。 数据分析师的主要职责是从数据中获得洞察力，为此，他们必须使用多种数据分析技术。
#1。 微软Excel
最著名的电子表格程序是 Excel。 它还具有非常适合数据分析的计算和图形功能。 无论您的专业领域或您可能需要的其他软件如何，Excel 都是行业标准。 其有用的内置功能包括表单设计工具和数据透视表（用于排序或统计数据）。 它还提供了广泛的附加功能来简化数据操作。 Excel 适合简单分析，但不适合大数据分析，因为它有大约 1 万行的限制，并且协作和版本控制能力差。 对于广泛的协作分析，企业应考虑更新的基于云的分析工具。
#2。 R编程软件
R 是统计建模、数据可视化和分析中使用最广泛的语言之一。它是一种开源编程语言。 R 使使用 plyr、dplyr 和 tidy 等包操作数据变得简单。 借助 ggplot2、lattice、Plotly 等工具，它非常适合数据分析和可视化。 此外，它还有一个可提供支持的规模庞大的开发社区。 R 可以从其主页免费下载。 ANZ、Google 和 Firefox 等公司使用 R，YouTube、Netflix 和 Google 等其他全球企业使用 Python。
该软件还提供超过 15,000 个开源软件包和各种图形工具，包括用于加载、操作、建模和显示数据的多种工具。 具有编程技能的技术分析师几乎可以在此环境中创建任何形式的数据分析，但没有这些技能的用户应该去别处。
#3。 木星笔记本
Jupyter Notebook 是一个免费的开源 Web 应用程序，可以通过 Anaconda 平台或 Python 的包管理器安装，然后在浏览器或桌面系统上运行。 开发人员可以使用实时代码生成包含数据和图形的报告。 系统支持大约 40 种编程语言。 Jupyter Notebook，以前称为 IPython Notebook，是使用 Python 编程语言创建的，使程序员能够利用广泛的 Python 包库进行分析和可视化。 该工具有一个规模庞大的开发人员社区，该社区也使用其他语言。 由于版本控制薄弱，很难跟踪 Jupyter Notebook 文档中的更改。 这意味着它不是开发和分析工作的最佳环境，也不是协作的最佳环境。 但它仍然是用于演示和教育目的的重要数据科学和数据分析工具。
#4。 Python
Python 是一种通用的编程语言，对任何数据分析师来说都是必不可少的。 它比更复杂的语言更重视可读性，并且由于它在计算机行业中的广泛使用，许多程序员已经熟悉它。 此外，Python 具有令人难以置信的适应性，拥有大量可供选择的资源库，适用于各种不同的数据分析工作。 Python 的主要缺陷是它的速度； 它使用大量内存并且比许多其他语言慢。 但一般来说，如果您是从头开始创建东西，Python 的优势超过了它的劣势。
最佳数据分析软件
随着数据分析学科的发展，可用于分析数据的工具数量也在不断增加。 如果您正在考虑从事该领域的职业，您应该学习哪些数据分析工具？ 我们将在这篇文章中重点介绍一些最重要的数据分析工具，并解释为什么您应该了解它们。
#1。 牵牛星
该软件为开放、灵活、内聚和可扩展的数据分析提供了一个平台，并带有用于预测分析和数据转换的内置工具。 Altair Monarch 提供基于桌面的数据准备，Knowledge Hub 提供团队驱动的数据准备和集中式数据市场，以加速协作和治理。 在 Knowledge Studio 内部，可以使用预测分析和机器学习。 该公司的实时可视化和流处理功能位于 Altair Panopticon 中。
#2. 谷歌分析
借助官方的 Google Analytics（分析）应用程序，您可以随时随地关注您的所有 Analytics（分析）属性并管理您的业务。 这个应用程序可以让你：
1) 检查内置报告中的重要指标。
2）实时跟踪数据
3）比较日期范围并应用细分
4) 使用您喜欢的任何指标和维度创建自定义报告。
让我们看一下 Google Analytics 收集的一些用户评论。 Jeff Cooper 表示，在他看来，当前版本的 Google Analytics 有一个黑暗的主题！ 我敢肯定，我不是唯一发现它值得赞赏的人。 新的 UI 非常人性化且令人惊叹。 整个软件似乎在各个方面都运行良好。 在付诸行动之前，一切看起来都经过精心策划。 我建议每家公司都使用这个应用程序，这样他们就可以随时随地快速、简单地监控他们的网站。 出色的分析团队提供了出色且有用的产品！
#3。 IBM 科格诺斯
IBM 在两个独立的产品线下提供了广泛的 BI 和分析功能。 用户可以访问数据以使用集成的自助服务解决方案 Cognos Analytics 平台构建仪表板和报告。 自动模式识别、对自然语言查询和生成的支持以及集成的高级分析功能都是 IBM Watson Analytics 支持机器学习的用户界面的所有功能。 IBM 的 BI 软件既可以在本地使用，也可以通过 IBM Cloud 作为托管解决方案使用。
#4。 因科塔
数据平台 Incorta 提供加速的联合性能并加快数据摄取。 使用 Incorta 的直接数据映射引擎，可以实时聚合复杂的业务数据，而无需数据仓库。 用户可以一键从顶层聚合KPI向下挖掘到支持交易信息。 得益于用户定义的钻孔路径和层，您可以使用 Incorta 在任何地方钻孔。
#5。 微软 Power BI
最好的商业智能平台之一，Microsoft Power BI，支持大量的数据源。 用户可以使用此工具制作和共享仪表板、可视化和报告。 用户可以通过组合多个仪表板和报表来创建 Power BI 应用程序，以便于部署。 此外，Power BI 的用户可以创建自动机器学习模型，并且该软件与 Azure 机器学习相连接。 该平台非常活跃的用户社区有助于扩展该工具的功能并与 Excel 和 Office 365 进行交互。
#6。 甲骨文分析云
Oracle Analytics Cloud 是一种软件，可提供广泛的 BI 和分析解决方案选择，这些解决方案可以在本地或 Oracle Cloud 中实施。 该公司的 Business Intelligence 12c 解决方案包括传统的 BI 功能。 Oracle Data Visualization 提供了更复杂的工具，使用户能够拖放和粘贴特征、图表和图形以动态可视化数据。 通过使用故事点，该程序还使用户能够及时保存分析时刻的图片。
数据分析软件免费
考虑工具的数据建模能力。 有些能够自己进行数据建模或支持语义层。 为了分析数据并从数据集中提取有价值的见解，我们使用了免费的数据分析软件。 这些技术帮助公司开发数据驱动的决策过程。 Microsoft Excel、Tableau Public、KNIME、Rattle GUI for R、Talend、H2O、Trifacta、Orange、RapidMiner 和 Qlikview 是该领域一些知名且广受欢迎的工具。 这些工具带有许多支持数据分析过程的内置功能。 最后，考虑许可和价格。 虽然有些服务是免费的，但其他服务需要支付许可或会员费用。 用户不应忽视许多强大的免费选项，因为即使是最昂贵的工具也可能不具备他们需要的所有功能。
#1。 Zoho 分析
借助 Zoho Analytics 等自助式商业智能和分析软件，您可以获得有关业务数据的全新视角。 无需 IT 协助，您可以快速有效地生成和共享有效的特别报告。 即使安装了防火墙，数据库和应用程序也可以导入数据。 Zoho DataPrep 连接、建模、清理、转换和丰富数据以进行分析，是 Zoho Analytics 的一个组件。
#2。 三叶草
Trifacta 是一种开源数据操作工具，可以轻松地为数据分析准备数据。 此外，Trifacta 有助于将原始数据转换为干净、有组织的格式，以供探索、分析和探索。 用户可以使用机器学习技术探索和分析数据。 Trifacta 的别名“Data Wrangler”很明显它的主要应用是数据清理。 它在机器学习实施方面获得了 AWS 的认可。 与 Excel 不同，该软件可以更轻松地处理庞大的数据集。 此外，Trifacta 还具有出色的文本编辑理念。
#3。 橙子
橙色工具包可用于从简单的数据可视化到复杂的机器学习技术的所有方面，前提是它是开源的。 此外，Python 库可以与它一起使用。 它用作画布，用户可以在其中放置小部件以构建工作流。 小部件画布用于所有数据功能。 用户可以试验该工具的众多可视化方法。 机器学习方法中也使用的 Orange 工具具有多种附加组件。 有了这项技术，数据挖掘也成为可能。
#4。 画面
Tableau 是一个数据可视化和分析平台，使用户能够构建报告并将其分发到浏览器中或嵌入到应用程序中，以及跨桌面和移动平台。 它可以在现场和云端运行。 Tableau 平台的基础是其主要查询语言 VizQL。 拖放仪表板和可视化元素因此被转换为有效的后端查询，从而减少了对最终用户速度改进的要求。 Tableau 不支持高级 SQL 查询。
数据分析软件公司
数据分析是转换或更改当前可用数据的过程，以便更好地了解该特定过程或组件。 员工可以使用信息和数据分析来查看特定上下文中的信息，并做出更明智的业务决策以提供更好的产品和服务。 根据调查和行业研究，超过 53% 的企业在 2017 年使用了大数据分析，并且随着时间的推移，这一数字预计将增长 11%。 近年来，越来越多地使用复杂的分析技术来实现任务和业务自动化。 毫不奇怪，信息分析已发展成为全球众多企业的重要工具。
#1。 Innowise集团
Innowise Group 是开发尖端软件解决方案的领导者，在该行业拥有超过 XNUMX 年的专业知识。 他们的软件开发人员在繁华的华沙大都市的办公室勤奋工作，开发支持企业成功的突破性解决方案。 客户可以借助其数据分析和管理专业知识，以最大限度地发挥其潜力的方式管理他们的数据。 为了确定和评估每个客户的需求，以便他们可以决定如何最好地使用它，他们在个人基础上与他们密切合作。
规格包括：
- 管理数据
- 数据存储
- 操作数据
- 数据映射
- 增强分析
- 数据咨询和咨询
#2。 铟软件
数据分析和数据工程解决方案是技术解决方案提供商 Indium Software 的核心竞争力。 由于其 15 多年的市场占有率，它是 Clutch 排名前 20 位的大数据咨询公司之一。 Indium 提供可靠、尖端的数据解决方案和全天候项目管理。 它为企业提供广泛的数据分析服务，帮助他们充分利用外部、历史或实时数据。
他们最著名的服务包括：
- 文本、图像和视频分析
- 人工智能和机器学习算法
- 物联网分析
- 销售和营销分析
- BI和数据可视化
#3。 InData实验室
InData Labs 公司是人工智能和大数据解决方案的知名供应商。 InData Labs 创建人工智能驱动的解决方案来解决当前的大数据业务问题，帮助客户从实时数据中获取价值并利用它来推动成功的数字化转型。 InData Labs 为物流、医疗保健、体育和健康、电子商务、制造、营销、游戏和娱乐等各个领域的各种规模的公司开发尖端软件。
#4。 科软
ScienceSoft 自 1989 年以来一直是数据分析和数据科学领域的领导者，与 30 多个行业的企业合作，将大量异构数据转化为企业决策的关键因素。 ScienceSoft 针对财务、供应链、资产、客户、销售、产品、营销和人力资源分析的大规模解决方案的设计者和实施者拥有 7 到 20 年的综合经验。 使用其定制数据分析解决方案的 ScienceSoft 客户的收入增加了 20%，运营成本降低了 80%，数据处理和报告速度提高了 100 倍。 ScienceSoft 的客户重视供应商致力于创建持久且面向未来的架构、概述有效的数据流以及选择正确的技术堆栈。
哪些软件最常用于数据分析？
Python 和 R 是编程语言。 数据分析行业使用的两种最流行的编程语言是 R 和 Python。 Python 是一种高级解释型语言，具有简单的语法和动态语义，而 R 是一种用于分析和统计的开源程序。
Excel 是数据分析软件吗？
最常用的数据分析程序之一是 Microsoft Excel。 毫无疑问，它们是最受欢迎的分析工具，因为它们包含内置数据透视表。 您可以使用这个一体化的数据管理工具简单地导入、浏览、清理、分析和可视化您的数据。
SPSS 是数据分析软件吗？
SPSS 提供的数据分析包括描述性和双变量统计、数值结果预测和个人分类预测。 此外，该软件还提供数据翻译、制图和直接营销的功能。 软件界面的主视图以类似于电子表格的方式呈现开放数据。
成为数据分析师需要哪些工具？
电子表格、查询语言（例如 XML 和 SQL）、编程语言和框架（例如 Hadoop、Python 和 R）以及可视化工具（例如 PowerBI、Tableau、Matplotlib、Plotly 和 Bokeh）是数据分析所需的一些基本工具和能力.
如何选择数据分析软件？
考虑工具的数据建模能力。 有些能够自己进行数据建模或支持语义层。 如果您希望使用不需要的程序，则必须在分析之前使用 SQL 或类似 dbt 的程序对数据建模。 最后，考虑许可和价格。 虽然有些服务是免费的，但其他服务需要支付许可或会员费用。 用户不应忽视许多功能强大的免费选项，因为最昂贵的工具并不总是功能最强大的工具。
什么应用程序用于数据分析？
一些按最受欢迎排序的 Analytics 应用程序
Google Analytics. 广泛使用的免费增值网络和移动分析工具是 Google Analytics。
热加尔。 可以使用传统的网络分析工具来分析有关流量的数据。 其他工具包括 SEMrush、Pendo、Zoho Analytics、SegMetrics、FullStory 和 Gender-API.com。更多工具只是其中的几个例子
您需要为数据分析编码吗？
数据分析职位通常不需要编码技能，但一些数据分析师每天都必须这样做。
结论
数据是至关重要的工具，选择最好的服务提供商可能非常困难。 您必须注意公司的需求以及需要评估使用情况的数据类型
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参考资料
