哪款大数据分析软件比较好(常用的大数据分析软件有哪些)

匿名 2023-07-19 00:34:26 -

style="text-indent:2em;">大家好，今天小编来为大家解答哪款大数据分析软件比较好这个问题，数据对比图怎么弄好看很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

条形统计图可以方便我们比较分析数据.是对的吗
除了网络爬虫，还有哪些方法可以采集数据
零基础如何入门数据分析
哪款大数据分析软件比较好

条形统计图可以方便我们比较分析数据.是对的吗

条形统计图看起来直观，各类数据的分析比较一目了然。对生活的便利应该属于记录方便，利于向别人介绍各类数据的比较。这个属于数学上的统计知识，除了条形图还有折线图，统计上主要是这两大块，不过讲真，对生活没啥便利不便利，在生意上或财务及其他方面PPT需要数据说明时，用起来作用就大。

除了网络爬虫，还有哪些方法可以采集数据

这里介绍3个非常不错的网络爬虫工具，可以自动抓取网站数据，操作简单、易学易懂，不需要编写一行代码，感兴趣的朋友可以尝试一下：

01八爪鱼采集器

这是一个非常不错的国产网络爬虫软件，目前仅支持Windows平台，个人使用完全免费，只需简单创建任务，设置字段，就可采集大部分网页数据，内置了大量数据采集模板，可以轻松爬取天猫、京东、淘宝、大众点评等热门网站，官方自带有非常详细的入门教学文档和示例，非常适合初学者学习和掌握：

02后羿采集器

这是一个非常智能的网络爬虫软件，完美兼容3大操作平台，个人使用完全免费，基于人工智能技术，可以轻松识别网页中的数据，包括列表、链接、图片等，支持自动翻页和数据导出功能，对于小白使用来说，非常不错，当然，官方也自带有非常丰富的入门教程，可以帮助初学者更好的掌握和使用：

03火车采集器

这是一个功能强大的网络爬虫软件，在业界非常流行，也非常受欢迎，集成了数据从采集、处理、分析到挖掘的全过程，可以灵活抓取网络上任意散乱的数据（规则设置非常智能），并通过一系列准确的分析得到有价值的结果，官方自带有非常详细的使用文档和教程，初学者学习的话，很容易掌握：

目前，就分享这3个不错的网络爬虫工具吧，对于日常爬取大部分网站来说，完全够用了，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，当然，如果你了解Python等编程语言，也可以使用scrapy等框架，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

零基础如何入门数据分析

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

从Excel开始

Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据透视表

3、Excel图表

学习一些SQL基础

接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。

懂点统计学理论很有必要

统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

SPSS

分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。

编程学习（可选）

另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。

1、Python/R

Python和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python。

2、ExcelVBA

虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能，但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等，而借助于VBA代码，可以很方便地处理这些问题。

回答完毕！

哪款大数据分析软件比较好

1、spss

是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。

2、tabelau

程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。

3、SAS

是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。

4、PythonPandas

正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

5、Paxata

Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MSExcel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。