九数云数据分析工具 九数云好用吗

实际值跟检测值之间分析适合用什么工具

数据统计分析的知识比较庞大而复杂，针对基础研究中实验数据进行分析，常用的有异性分析和相关性分析，前者常用来检验结果是否具有显著性异，后者用于检验两组数据是否具备相关性，如两基因的表达关系。今天给大家介绍几款常用的实验数据分析软件，助力大家更好的完成实验数据的数据分析。

九数云数据分析工具 九数云好用吗

九数云数据分析工具 九数云好用吗

一、SPSS实验数据分析软件

对科研稍微了解的人一定都知道，数据统计分析是多么重要，甚至本科生的，没有做点统计分析，都不好意思拿出来答辩。平常我们接触的统计软件主要是：SAS、Stata与SPSS，如果给统计学基础比较薄弱的同学那肯定是SPSS了。

SPSS提供了数据获取、数据管理与准备、数据分析、结果报告这样一个数据分析的完整过程，在各个学科领域都有着自已独特的作用，无论你是理工科、社科还是商科，无论你的专业是经济学、数学、统计学、物流管理、还是生物学、心理学、地理学、医学等等，SPSS都在其中发挥着巨大的作用。

二、jamovi实验数据分析软件

确实SPSS在统计上更专业，功能选项更丰富，各种学科都可应用，但由于作图丑 + 数据在软件之间倒来倒去容易出错的问题，也有不少学者会优先选择jamovi实验数据分析软件。jamovi更适合生物医学统计。

生物医学，对数据分析统计的要求很简单，主要需要t、F、秩和、卡方、线性回归、logistic回归就不多了。或者想要套分析方法，那就是很多是时候医学研究是量表研究，进行信效度分析。

这个软件在R语言基础上开发出来，所以一个明显的特点是。它是开源的，可以嵌入非常多的统计分析包。

三、九数云在线数据分析工具

如果你要处理的实验数据量很大，那么除了上述所说的SPSS和jamovi实验数据分析软件，我另外给你九数云在线数据分析工具。九数云专为处理百万级别乃至千万级别的数据而生，全程不需要写任何代码，就可以进行各类的复杂数据处理，类excel的分析思维，也大大降低了数据分析的门槛，使用者可以利用九数云自助进行各类探索分析。

数据分析软件工具有哪些

1.Excel

Excel不用多介绍，职场人都知道的国民办公软件。处理数据的功能简单又强大，所以能一直经久不衰。日常中需要数据统计、数据计算、可视化展现，也都能通过这款工具实现。

当然，应付日常生活中微量的数据Excel足够了，但如果要处理大数据就应付不过来了。新手想了解数据分析，可以先从excel入手。

2.Python

现在很多企业都在使用Python编程语言，于是有很多数据分析岗位出现了需要会使用Python这样的要求。Python由于语法简单明了，从而受到非常多IT从业者的青睐，同时它也容易上手，非常适合程序员小白入门学习。

学习完这门编程语言后，你就可以通过写代码来实现你想要的分析效果。但如果你只是想学习数据分析的思维，而不想接触代码，那么可以不学。

3.SQL

企业中的数据往往是海量的，且都存放在数据库中。如果长期和数据库打交道，就需要学习SQL语句来实现从数据库中存取数据、清洗数据了。当然如果还没接触到数据库，那么也可以先不学。

4.BI工具

BI即商业智能，它将企业中的数据进行有效整合，经过处理后将数据呈现以帮助企业做出经营决策。关于BI工具市面上有很多，今天列举三款工具，分别是Tableau、Power BI和DataFocus。

5.Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件，相比其它BI工具比较不一样的是，它会在导入数据后将数据分为维度和度量两类，维度就是属性列，比如、地区等，度量就是数值列，比如销售额、销售量等。然后再将维度或度量拖拽到行或列中，即可生成各种图表与趋势线。

数据分析软件工具有哪些 大数据分析可视化工具

数据分析” 可谓是当今一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。

“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。

工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？

一、Excel工具

说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。

其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于常用、基础、易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。

Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

二、BI工具

BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。

关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。

1、Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据表和数据图。

Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。

Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。

2、Power BI

Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。

大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。

Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。

同时，无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。

3、FineReport

帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。

其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。

用过FineReport 的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，作起来同样也是那样的方便。另外，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。

4、FineBI

关于FineBI，这是目前市面上应用为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。

5、Python & R

其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？

这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者 Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。

常见的数据分析软件有哪些？

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:

一、Excel

Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键作、基本图表制作、数据表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。

二、SQL软件

SQL是一种数据库语言，它具有数据作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQL.Oracle.Sybase.DB2等等。

SQL作为一种作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQL数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。

三、Python软件

Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。

四、BI工具

BI工具是商业智能(Busines Inigence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。

在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。

它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。

目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

数据分析的工具有哪些

数据分析的工具有哪些？

浅推几款国内的吧，例如：帆软、山海鲸、阿里云DataV、百度数据可视化sugar、迪赛智慧数、京东莫奈、华为云等等平台。

他们就有很丰富的可视化图表，每款都很好用，有几款需要开通相应的业务才能使用更多，所以更迪赛智慧数，它的组件更为丰富覆盖多种数据需求，。

大数据分析工具有哪些,好用的有吗

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQL的新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、CrystalReport水晶报表，Bill报表，这都是全球的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。

制作数据分析报告的工具都有哪些？

一、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，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。

二、SPSS统计软件

它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的Windows作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。

三、Stata统计软件

Stata统计软件由美国计算机资源中心（ComrResourceCenter）1985年研制。特点是采用命令作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。

四、EXCEL电子表格与统计功能

EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Off系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。

五、SAS统计软件

SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS需要编写程序,比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为上的标准软件和权威的统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

数据分析有哪些工具？

数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。

如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。

我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：

1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。

2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。

3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是门面。包装的意识还是要有的。

所以结论就是找一些作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Datiz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字

DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的度多层次分析。

各种数据分析好后，可以做成组合图册：

重点就是作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。作面板基本本国人都可以分分钟用起来。

如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。但不适合我，所以我这里就不进行了。