3大常用的数据分析工具是什么?

1、Excel 在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但实际上，大部分人对Excel的认知还不到50%。Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

数据分析工具 数据分析工具课程

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当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理FineReport是一款纯Ja编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽作便可以设计复杂的式报表，搭建数据决策分析系统。大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的3. 在弹出的“数据分析”对话框中，选择需要的分析方法，如方分析、协方分析等。数据是否超过了大数据这个极限呢?而且我们中小企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。 2、Python

不可否认的是，python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。 尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

新人在初入门时可以先不学Python，很大数据分析一般用互联网信息分析引擎，分析引擎主要功能是通过自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似性检索（自动排重）、自动摘要+主题词标引（自由词+行业主题词）、常识校对、信息过滤、拼音/同音检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术，对采集数据进行研判，并结合全文检索技术实现结构化与非结构化的数据管理，支持结构化和非结构化数据的混合检索。多初级岗位甚至用不上Python，但如果想在这条路上长远发展，它一定是个逃不开的工具。 3、BI工具

BI也就是商业智能，这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。 关于3大常用的数据分析工具是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的jascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

3、FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

4、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的jascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。5、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

数据可视化分析软件有哪些?

，是他们基于自1、FineReport己技术研发的，类似于hadoop

1、FineBI，这就是一款非常适合使用的数据可视化软件工具，,也是国内很多企业都会使用的。

2、Echarts，这是一款使用纯Ja的数据，可视化软件工具，也是属于百度的一个产品，主要就应用于软件的产品开发，有着各种不一样的图表种类，而且还能够体现动态可视化的效果。有着众多不同的图表种类，而且主题也并非只是一种，以往大家所使用的，可能最多也只是对于可视化进行定制，但是在这一个软件中主要以图表为准，也提供文本和表格的一种模式，可以3、Storm按照相应的需求直接就引入表格或者是文本。

4、AntV，是来自于蚂蚁金服的一款数据可视化软件工具，不仅仅能够有效体现可视化的一种作用，而且还会具备数据简单分析的一种能力。不过在使用过程中也同样需要进行二次开发，就是因为所选择的语法本身就有一定优势性，很多企业在使用过程中也会觉得更具有方便的特色，难怪也引来更多人的认可。

大数据分析一般用什么工具分析？

助你高效直观的处理和展示数据。只要你有数据，不管你是文员、财务、销售、还是团队，都可以通过“迪赛智慧数可视化互动平台”通过各种炫酷的图表，让数据展示得更直观清晰。百度搜索“迪赛智慧数”或登录

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

1.Excel

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC的报告，即美国科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的，该的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

5、RapidMiner

RapidMiner是的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

2、这些数据集收集自各种各样的来源：

b、大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事、视频和图像档案、及大型电子商务。

DataViz 自助式可视化数据分析软件

企业级业务数据分析软件，更快更准确地自助完成数据洞察，有效盘活数据资产，促进决策效率。专注于企业业务数据分析，提供企业级自助式、探索式、可视化数据分析软件服务，3000多家各行业客户的共同选择

自助式探索式数据分析

TB级数据秒级响应

内置基于Kylin、Impala、Hive的大数据分析引擎，可以有效支撑企业进行TB级巨量数据实现秒级响应的分析

多类型数据集成分析

支持MySQL、Oracle、SQL Seer、Excel、CSV、HBase等多类型数据接入，支持多类型数据进行集成分析

通过DataViz制作的分析报告，只需制作一次就可以在桌面、手机、大屏等多终端上自适应展现，而不需针对多个终端进行单独设置

高级数据可视化

提供60多种数据可视化效果，支持弦图、热力图、南丁格尔图等高级数据可视化，更支持基于地图的轨迹、热力等可视化效果

提供灵活的可扩展及二次开发能力，具备灵活的集成部署方式，易于实现与企业已有业务系统的融合与集成，实现业务数据实时分析

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。

Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。

工具二：RapidMiner

在世界范围内，RapidMiner是比较好用的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。

工具三：Storm

Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。

工具四：HPCC

某个为了实施信息高速路施行了一个，那就是HPCC。这个总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。

工具五：Hadoop

Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。

当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

特点：

1.大数据情感分析

统计学习和深度学习（RNN+）技术相结合，分行业进行情感标注，再利用TensorFlow进行训练。

2.网络虚拟身份特征画像

从海量信息中，进行主体识别，隐性特征提取，关联规则挖掘，从中描绘出虚拟人物身份、性格、行为习惯等。

3.多语种处理

支持英、法、德、俄、韩、日等20多种语言知识工程体系和信息挖掘算法。

4.热点聚类

热点信息排行、热词聚类、热度指数分析。

5.海量数据处理

具备日均亿级网页数据的在线、离线处理能力。

Data慢慢买应用于电商行业的大数据分析。

采集机器人支持多源多渠道采集，拥有自动识别专利，7x24小时为客户提供实时、专业、精准的销量、销额统计1、FineReport是一款纯Ja编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具、大数据可视化分析工具，只需要简单的拖拽作便可以设计复杂的式报表，搭建数据决策分析系统。分析服务。

二、深度量化分析指标

三、海量品牌数据

超过2,000个品类、25,000个以上品牌，满足客户分析需求。 竞品对比分析除常规包含销售分析、销额分析，还包含新品分析、排名分析、市场份额分析等内容。

国外厂商tableau，这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。 因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

国内厂商帆软，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

大数据分析平台是一个集成性的平台，可以将企业用户所用的数据接入，然后在该平台上进行处理，对得到的数据，通过各种方式进行分析展示。

大数据平台应该是集数据整合、数据处理、数据存储、数据分析、可视化、数据采集填报等功能为一体，真正帮助企业挖掘数据背后的业务逻辑，洞悉数据的蛛丝马迹，发现数据的潜在价值。亿信华辰的一站式数据分析平台ABI，就是大数据分析平台的一个典型代表。该平台融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。

网络数据分析工具有哪些?

Mart

1、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

3、HighCharts，这也是一款具有可视化效果的数据可视化软件工具，虽然说属于国外的产品，但是相对来说，文档的介绍还是比较详细的，有着众多不一样的图表种类，但是也同样需要进行二次开发，不过就是因为需要付费的问题，可能很多人会放弃这一款软件，而选择其他的一些软件。

2、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC的报告，即美国科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的，该的实施将耗资百亿美元，其主要目据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 5、RapidMiner

RapidMiner是的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

大数据分析工具有哪些

综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则发现等三、其他数据可视化工具方法。

1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata Ast工具一：Pentaho BIerData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

比较好的数据分析软件有哪些？

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。

其优点如下：

1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数算分析中解脱出来；

2、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

但是这款软件其中Excel我就不多说了相信大家都懂。的使用难度较大，非专业人士不使用。

SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不使用。

Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS多终端自适应展现、python、excel是被提到频率的数据分析工具。

Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 SAS软件

SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过

spss chadoop作为一款开源分布式集群常常被用于大数据分析后台数据存储，但是并不能单独作为分析工具。国内永洪科技bi工具Yonghonglementine ，spss modeler，spss statistics是挖掘软件，如果是基础数据的话，百度统计这样的就可以取代。

有效数据分析工具有哪些?

1、Excel 在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但实际上，大部分人对Excel的认知还不到50%。Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。Hadoop

当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢?而且我们中小企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。 2、Python

不可否认的是，python在数2、FineBI据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。 尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

新人在初入门时可以先不学Python，很多初级岗位2. 在数据选项下，点击“数据分析”。甚至用不上Python，但如果想在这条路上长远发展，它一定是个逃不开的工具。 3、BI工具

BI也就是商业智能，这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。

大数据分析软件有哪些?

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

常用的大数据分析软件有

分层分级进行数据挖掘并标签化，建立数据与业务的连接，利用自然语言处理技术等做市场竞争分析，比如品牌销售竞争、价格波动监测、销量攀升监测、促销策略分析、用户评价分析。帮助客户更加清晰了解品牌间竞争现状，辅助客户进行运营决策。

1.专业的大数据分析工具

2.各种Python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的jascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的jascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产作简单、支持字符、可以直接发布到Web。品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Z-Suite

可以看作是大数据分析软件，包含专业数据集市Yonghong

Z-Data

，然而查询和计算速度更快，适合用于大数据实时分析。

excel表格中的数据分析在哪里？

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是作界面极为友好，输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

在 Excel 表格中，数据分析功能位于菜单栏的“数据”选项下。具体作步骤如下：

多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。

1. 打开 Excec、大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。l 表格，点击菜单栏中的“数据”。

4. 根据提示输入相关数据和参数，点击“确定”即可进行数据分析。

另外，需要注意的是，在使用数据分析功能前，需要确保已安装了“分析工具包”。如果尚未安装，可以通过以下步骤进行安装：

1. 打开 Excel 表格，点击菜单栏中的“文件”。

2. 在文件选项下，点击“选项”。

3. 在 Excel 选项对话框中，选择“加载项”，点击“转到”按钮。

4. 在弹出的“加载项”对话框中，勾选“分析工具库和分析工具库-VBA”，点击“确定”。

完成以上步骤后，即可在 Excel 表格中使用数据分析功能。

好用的数据分析可视化工具有哪些_数据可视化工具软件有哪些

1、pyecharts

作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

CSV(逗号分隔值)和JSON(JaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。

3.GoogleChartAPI

GoogleChartAPI工具集中取消了静态功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持灵活扩展与集成JaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态就不存在这个问题。

4.Flot

Flot是一个的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。