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大數據分析軟件的類型有哪些

2020-01-17 16:00:20 來源:中琛魔方 點擊:2800

【大比特導讀】工欲善其事,必先利其器,想要從事數據分析工作,剛開始時必須選擇一門軟件熟悉精通,而目前主流的數據分析軟件很多,Excel、SPSS、SAS、Python、R、Stata、Eviews等等。對于初學者,選擇一門適合的軟件非常重要,而不僅僅是「Life is short,you need Python.」

在大數據和大數據分析,他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式,相關性和其他有用的信息,可以幫助企業更好地適應變化,并做出更明智的決策。

工欲善其事,必先利其器,想要從事數據分析工作,剛開始時必須選擇一門軟件熟悉精通,而目前主流的數據分析軟件很多,Excel、SPSS、SAS、Python、R、Stata、Eviews等等。對于初學者,選擇一門適合的軟件非常重要,而不僅僅是「Life is short,you need Python.」

大數據

下面中琛魔方大數據給大家介紹下大數據常用的分析軟件有哪些?

1、SQL對于很多數據分析師,取數是基本功??梢苑幌潞芏鄶祿治鰨徫坏恼衅竼⑹?,不管實際需不需要,都會把熟練掌握SQL這一條寫上來。當然,我們這里要學習的SQL,并不是這么復雜,要學習的只是取數、中高級查詢、簡單數據清洗等。

2、Excel這個軟件大多數人應該都是比較熟悉的。Excel滿足了絕大部分辦公制表的需求,同時也擁有相當優秀的數據處理能力。其自帶的ToolPak(分析工具庫)和Solver(規劃求解加載項)可以完成基本描述統計、方差分析、統計檢驗、傅立葉分析、線性回歸分析和線性規劃求解工作。這些功能在Excel中沒有默認打開,需要在Excel選項中手動開啟。除此以外,Excel也提供較為常用的統計圖形繪制功能。這些功能涵蓋了基本的統計分析手段,已經能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求,同時也提供相當友好的操作界面,對于具備基本統計學理論的用戶來說是十分容易上手的,但處理的數據量較小。

3、SPSS原名Statistical Package for the Social Sciences(社會科學統計軟件包),現在已被IBM收購,改名后仍然是叫SPSS,不過全稱變更為Statistical Product and Service Solutions(統計產品與服務解決方案)。SPSS是一個專業的統計分析軟件。除了基本的統計分析功能之外,還提供非線性回歸、聚類分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的時序分析。SPSS在某種程度上可以進行簡單的數據挖掘工作,比如K-Means聚類,不過數據挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(現已改名為SPSS Modeler)完成。需要提一點的是SPSS Modeler的建模功能非常強大且智能化,同時還可以通過其自身的CLEF(Clementine Extension framework)框架和Java開發新的建模插件,擴展性相當好,是一個不錯的商業BI方案。

4、SAS是全球最大的軟件公司之一,是全球商業智能和分析軟件與服務領袖。SAS由于其功能強大而且可以編程,很受高級用戶的歡迎,也正是基于此,它是最難掌握的軟件之一,多用于企業工作之中。你需要編寫SAS程序來處理數據,進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤,找到并改正這個錯誤將是困難的。在所有的統計軟件中,SAS有最強大的繪圖工具,由SAS/Graph模塊提供。然而,SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而復雜,圖形的制作主要使用程序語言。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的,正所謂“五年入門,十年精通”,最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能,得到高級用戶的青睞。

5、R是一個開源的分析軟件,也是分析能力不亞于SPSS和Matlab等商業軟件的輕量級(僅指其占用空間極小,功能卻是重量級的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系統,對于用戶來說非常方便,R和Matlab都是通過命令行來進行操作,這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。R的官方包中已經自帶有相當豐富的分析命令和函數以及主要的作圖工具。但R最大的優點在于其超強的擴展性,可以通過下載擴展包來擴展其分析功能,并且這些擴展包也是開源的。R社區擁有一群非常熱心的貢獻者,這使得R的分析功能一直都很豐富。

6、Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰,閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注于解決問題而不是去搞明白語言本身。另外具有豐富和強大的類庫,例如numpy、matplotlib、Pandas的引入,是的python能支持幾乎所有統計分析和建模的工作,另外由于Pandas,使得Python在結構化數據的處理上非常給力。

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