毕业论文常用的数据分析工具(常用的数据分析工具有哪些)

1.常用的数据分析工具有哪些

数据分析工具有Excel、SPSS、BDP个人版等，当然还有其他数据分析工具，每个人习惯用的工具不太一样~以上这些数据图表是由BDP生成的！

2.常用的数据分析工具有哪些

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：

提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。

各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。

算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。

为各种发现功能设计了相应的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：

MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。

提供多种 萃诰蚰J健 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取？br>

支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。

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、集合、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。

操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：

能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。

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、元规则引导发现等方法。

提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。

能与关系数据库平滑集成。

实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC(Windows/NT)版本的系统。

3.大数据分析常用的工具有哪些

第一类，数据存储和管理类的大数据工具。

此类较为主流的使用工具本文为大家列出三种：

1.Cloudera

实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。

2.MongoDB

这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据。

3.Talend

Talend是数据集成和解决方案领域的领袖级企业，他们为公共云和私有云提供了一体化的数据平台。

我们都知道，大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上三种工具，就是这方面常用的三种使用工具。

第二类，数据清理类工具。

1.OpenRefine

这是一款开源的，易于使用的，可以通过删除重复项、空白字段及其他错误来清理排列杂乱无章的数据的工具，在业内广受好评。

2.Excel

这个不用多说，不仅在大数据，基本上所有的公司办公软件都会安装Excel，在Excel中有许多的公式和函数，方便我们进行一系列的操作，当然其缺点也比较明显，那就是不适用于庞大的数据集。

3.DataCleaner

就像它的名字一样，DataCleaner是一款能对数据质量进行分析、比较和监督的软件，也可以将半结构化的数据集转化成干净的可读的数据集。

4.最常用数据分析工具都有那些

询网络浏览量的变化，和网站排名2.PR值查询地址：3.流量分析软件：4.在线聊天工具： 我们普诺德（）一直使用我要啦（）流量分析软件，现在把流量分析软件的功能简单给您说说：1.学会阅读和分析统计报表：新站长往往在第一次看到统计报告时感到新奇，感觉这是一件很好玩儿的事情，请您尽快改变这种想法吧，因为统计报表对您来说是非常有用的东西，您不应该只是看一看这些数据然后一笑而过，而应该分析这些数据及他们的变化。

2.留意流量的突变统计系统首先会告诉您您的网站每小时和每天的访问量及浏览量，请一定留意这些访问量的变化。 比如，如果您的网站总是在晚上21点的时候拥有最大的一小时访问量，而今天已经是21点40了，21点这一小时的柱状图仍然只有一丁点那么高。

那么很可能是您的网站无法正常访问了，您必须立即检查您的网站是否可以访问，或者访问起来是不是很慢，如果没有发现异常，则赶紧同别的城市的网友联系帮忙测试是不是某一个地区不能访问您的网站。如果是网站的问题，则应该立即进行处理。

或者，您发现今天的流量明显的比昨天多出很多，那么请立即查看今日详情和昨日详情中的来路统计并进行对比，看看这些多出来的流量来自哪里，并且设法留住这些增加的流量。 3.注意访问量和浏览量的比例如果浏览量是访问量的三倍，那就是说平均每个访问您的网站的人会浏览您网站上的三个网页，您感觉这个数字偏小了吗？为什么不可以想办法让访问者阅读更多的页面呢？您可以尝试对网站进行一些改变，让它更加吸引人。

4.分析网站的“入口”入口，就是访问者进入您的网站的第一个页面，这个页面不一定是首页，因为访问者可能是通过搜索引擎或者朋友推荐进入您的网站的。 对入口页面排列靠前的网页，您一定要分析这些网页的吸引人之处，或者分析它们被搜索引擎青睐的地方，对这些页面的改版一定要小心，因为如果不小心抹去了网页的闪光点，可能就会失去您网站的支持者。

对入口中流量较大的网页也应该适当的有所改版，不可以让它一成不变，或者您可以把它变得更加吸引人，以促使进入此页面的人浏览您的网站的其它页面。 5.经常分析您的“关键词”如果您的网站有大量的访问量来自搜索引擎，请一定常常分析您的“关键词”，并留意每天关键词统计数据的变化。

比如，如果您开办了一个网上花店，您从关键词统计报表中看到每天从搜索引擎搜索“上海花店”进入您的网站的流量有500多人，并且这些流量可能已经为您带来了收益，那么请您考虑一下，为什么关键词中没有“花店”而仅仅有是“北京花店”呢？如果搜索“花店”就可以找到您的网站，那岂不是会获得更多的流量呢？您可以因此思考如何去优化您的网站。 当然，您也应该千万注意，如果在搜索引擎中搜索“花店”时找不到您的网站，而在搜索“北京花店”时能找到您的网站，那么请您千万不要删除网站上的“北京花店”这四个字，否则您可能丢失因为有人搜索“北京花店”而获得的流量。

6.注意“搜索引擎”分析大多数情况下，百度、GOOGLE、3721（一搜）会给您带来很多流量，如果这三个搜索引擎有其中一个没有为您带来流量，则您需要考虑是否到该搜索引擎重新提交您的网站。 如果您的网站以前每天都有来自百度的流量，而今天忽然没有了，那么这有可能是百度在上次更新您的网站时您的网站不能访问，也可能是百度对您的过渡优化进行了惩罚。

如果是前者，请注意保持您的服务器在夜晚也能正常访问；如果是后者并且您是冤屈的，请抓住时机向百度提出申诉。 7.抽出时间查看“来路”分析如果您的网站具有很独特的内容，甚至这些内容无法通过搜索引擎找到，而只能依赖网友之间自发的宣传，请一定留意您的网站的“来路”分析。

比如，您发现今天从某论坛进入您的网站的流量非常多，从来路分析中点击该论坛网址后面的“GO”连接进入该论坛后，您发现那是一个推荐您的网站的贴子。那么请您立即在该论坛注册一个ID，并将那个贴子顶起来，表达对楼主及论坛网友的支持的感谢，也同时表达您继续办好网站的决心，必要的话，您还可以在您网站的公告栏上对该论坛的网友表示感谢，这样，您可能会因此获得更好的宣传效果，并且完全可能从此留住一批铁杆支持者和回头客。

普诺德用了3年的我要啦免费统计，发现这中包含了无穷无尽的秘密和宝藏，相信您——出色的站长——会用您智慧的眼睛去发现，去发掘，去探索。

5.常用的数据分析工具有哪些

EXCEL MATLAB Origin 等等

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持

6.大数据分析工具有哪些

原发布者：41681056

By：大数据魔镜使用大数据分析工具挖掘数据价值可不是一件简单的事情，通常要使用到不同的数据分析模型。而数据分析模型大都建立在软件编程语言和计算机语言的基础之上，涉及到很多专业性很强的知识。没有相关学术背景的人初次接触数据分析会感到十分生涩。而花费时间与精力去学习相关技术基础有显得杯水车薪。所幸的是现在很多大数据分析工具都有非常完善的数据可视化功能。一般而言，人们都认为数据可视化作为数据分析的辅助功能是末端展示技术，其实可视化技术也可以通过“逆分析”来进行数据分析软件和数据分析方法的学习。这就意味着大数据分析工具不仅能用来分析数据、挖掘数据价值，还能作为学习工具，学习大数据分析算法与方法，积累职业经验。下面我们就以国内一款著名的大数据分析软件为例，用可视化数据图表来演示一些常用的数据分析模型。2➢聚类分析模型聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法。3➢聚类分析模型根据需要将若干个维度和度量拖入分析区，选择“聚类数”和“聚类分析算法”，点击“聚类”按钮，即可得出聚类后的数据集。4➢关联分析模型关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。5➢关联分析模型研究在固定时间范

7.大数据分析需要哪些工具

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。

小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R(4)有获取外部数据的能力，如爬虫（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。

1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。

2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。

3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

8.大数据分析一般用什么工具分析

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：1、HadoopHadoop 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，因为它假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节点重新分布处理。

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 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。2、HPCCHPCC,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计划的报告，即美国总统科学战略项目，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计划，该计划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。

3、StormStorm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公司产品经理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、RapidMinerRapidMiner是世界领先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 BIPentaho 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独立产品如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。

1、大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。

2、这些数据集收集自各种各样的来源：a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。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、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。

c、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。

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