談到大數據當然少不了分析軟件，這應該是大數據工作的根基，但是市場上有很多各種各樣的分析軟件，如果沒有過人的經驗，真的很難找到適合自己或者適合企業(yè)的。那么分析大數據的軟件有哪些？一般基礎數據分析用 excel，origin，功能還是比較強大的，大數據分析用SAS, SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS, GAUSS, Minitab, Statistica，F(xiàn)ineBI，最新的還有采用Hadoop技術。

說到大數據，分析軟件當然是必不可少的，這應該是大數據工作的基礎，但是市場上有很多分析軟件。 如果沒有較強的經驗，那么很難為自己或企業(yè)找到合適的人。那么分析大數據的軟件有哪些?一般基礎數據分析使用excel，origin，這兩款軟件功能相對較大。大數據分析使用SAS，SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS，GAUSS，Minitab，Statistica，F(xiàn)ineBI，還有最新的Hadoop技術等。

　　分析大數據的軟件有哪些？

大數據的軟件有很多，總的來說在國內：smartbi，帆軟;在國外：power-bi，tableau等等。

帆軟FineBI：在國內口碑和發(fā)展還不錯，通過傻瓜式操作，用戶只需在dashboard中簡單拖拽操作，便能制作出豐富多樣的數據可視化信息，進行數據鉆取，聯(lián)動和過濾等操作，自由分析數據。數據分析功能全面實用，但中規(guī)中矩，沒有那么多突出亮點。

tableau：定位是一款數據可視化工具，可視化功能很請打，對計算機的硬件要求較高，部署較復雜，目前移動端只支持IOS系統(tǒng)，操作簡單，用戶只需要簡單配置，拖拖拽拽就可以做出數據分析，但是數據抓取功能很弱，數據處理能力差，需要事先準備好數據，所以可以認為是面向數據分析師的前端工具。

下面是通過各大企業(yè)對大數據相關行業(yè)的職位要求，歸納出如下要點：

1.SQL數據庫基本操作，即基本數據管理；

2.將使用 Excel/SQL進行基本數據分析和顯示；

3.會以腳本語言、 Python或 R進行數據分析；

4.能夠獲取外部數據，例如爬蟲；

5.具備撰寫數據報告的基本數據可視化技能；

6.熟悉常用數據挖掘算法：回歸分析，決策樹，隨機森林，支持向量機等。

就大數據的學習而言，一般先學基礎，再學理論，最后才是工具。從根本上講，學習每一種語言都是以此為序的。學習數據分析的基本知識，包括概率論，數理統(tǒng)計。地基這樣的東西還是要掌握好的啊，地基還不牢固，知識大廈容易倒哈。對目標行業(yè)有一定的理論知識;例如財務類的，要學習證券，銀行，財務等各種知識，否則到了企業(yè)就一臉懵逼。

學習數據分析工具，軟件結合案列的實際應用，關于數據分析的主流軟件有（從簡單到復雜）: Excel, SPSS, stata, R, Python, SAS等。

學習如何使用這些軟件，然后是使用軟件從數據清洗開始，逐步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗和解釋數據。

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