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  • 常用的数据录入软件
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    2021-06-18 02:29:22

    什么是数据录入:数据录入的方法

    数据录入是指调查人员按照某种电脑软件的格式将经过编码的数据输入计算机的过程。如果数据收集是通过计算机辅助电话访问(简称CATI)或计算机辅助面访(简称CAPI)完成的,这一步就可以跳过,因为数据收集时就已经是电子形式的。

    数据录入的方式通常有三种:一是利用专用的数据输入软件,这样的软件由一系列的数据输入窗口组成,数据输入完毕后,软件将自动生成数据文件。二是利用数字处理或表格软件产生无标号的ASCII文件。该文件是一种任何软件都能读取的文件。三是利用统计软件包的数据输入模块,由此产生的标号数据文件只能用于该软件包。在实际的数据录入中,最好是利用第二种方式,除非是有非常好的数据输入软件可用。因为这些文件相对可以快速做成,而且不会使调查人员限制在任何一个特定的数据软件中。

    目前通用的录入方法是直接用计算机键盘输入编码。除此之外,数据录入还可以通过机读卡、光学扫描和计算机控制的传感器分析完成。机读卡要求调查对象用一种特殊铅笔按照编码填写答案,然后这种卡片可以直接用计算机读出;光学扫描就是用机器直接读代码,同时进行转换;计算机控制的传感器分析系统则能够自动操作数据收集过程,利用传感装置直接记录调查对象的信息。至于选择何种录入方法,要根据调查方式和可用设备而定。

    如果采用键盘输入法,就有可能发生错误,影响数据录入的质量,因此就需要采取一定的方法对数据库进行检查或控制。一般控制录入质量的方法主要有三种:

    1.重复录入两次甚至三次,录入后指示计算机将两者进行比较检查,当发现同一位置的数字前后录入不同时,计算机将给予显示,以便纠正。

    2.预值控制,就是事先依据编码手册规定输入编码的范围,并编制自动对照程序。当输入的数字超出规定范围时,计算机自动拒绝接受并发出警告信号。

    3.对于数值类报表和统计表,在输入时可采用平衡检测法控制输入的质量。就是把表中某组数值相加作为平衡项,如果录入的平衡项数值与计算机的数值相同,则计算机接受;如果数值不相等,则计算机不接受并发出警告信号。

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    即刻关注芝诺数据分析,让我们一起成长吧! 工欲善其事,必先利其器。说起来道理大家都懂,只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍...
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    即刻关注芝诺数据分析,让我们一起成长吧!

        工欲善其事,必先利其器。说起来道理大家都懂,只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍,瞬间提高学习工作效率。


        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、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。那么,这些工具本身到底有什么特点呢?


    科研数据统计绘图常用软件介绍


    Excel


        Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


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        1、数据透视功能


        一个数据透视表演变出10几种报表,只需吹灰之力。一个新手,只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。


        2、统计分析


        其实包含在数据透视功能之中,但是非常独特,常用的检验方式一键搞定。


        3、图表功能


        这几乎是Excel的独门武工,其他程序望其项背而自杀。


        4、高级筛选


        这是Excel提供的高级查询功能,而操作之简单。非常超值享受。


        5、自动汇总功能


        这个功能其他程序都有,但是Excel简便灵活。


        6、高级数学计算


        只要一两个函数轻松搞定


    SAS软件


        SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。


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         主要优点如下:


        1、功能强大,统计方法齐,全,新


        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,几乎囊括了所有最新分析方法,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。


        2、使用简便,操作灵活


        SAS以一个通用的数据(DATA)步产生数据集,尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。


    • 其编程语句简洁,短小,通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算,得到满意的结果。

    • 结果输出以简明的英文给出提示,统计术语规范易懂,具有初步英语和统计基础即可。

    • 使用者只要告诉SAS“做什么”,而不必告诉其“怎么做”。


        同时SAS的设计,使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它(即无需设定),并且能自动修正一些小的错误(例如将DATA语句的DATA拼写成DATE,SAS将假设为DATA继续运行,仅在LOG中给出注释说明)。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学,严谨和准确与便于使用者有机地结合起来,极大地方便了使用者。


        3、提供联机帮助功能


        使用过程中按下功能键F1,可随时获得帮助信息,得到简明的操作指导。


    R软件


        R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。


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        主要优点如下:


    1. 数据存储和处理系统

    2. 数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)

    3. 完整连贯的统计分析工具

    4. 优秀的统计制图功能

    5. 简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能


        与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。


        R的思想是: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。


        该语言的语法表面上类似 C,但在语义上是函数设计语言的(functional programming language)的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是,它允许在“语言上计算”(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。


        R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。


    SPSS


        SPSS是世界上最早的统计分析软件。


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        主要优点如下:


        操作简便:界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。


        编程方便:具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。


        功能强大:具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。


        数据接口:能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。


        模块组合:SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。


        针对性强:SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS。


    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。


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        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。


        主要优点如下:


        简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。


        易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。


        速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。


        免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。


        高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。


        可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。


        解释性:一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。


        在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。


        面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。


        可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。


        可嵌入性:可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。


        丰富的库:Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。


        规范的代码:Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。


        工具不是万能的,业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦!

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    重庆芝诺大数据分析有限公司成立于2013年8月,国家级高新技术企业,是中国地区大数据应用实践的先行者和领军者。凭借自有大数据管理平台和工具为政府、企业提供数据采集、整合、分析挖掘和应用等大数据综合服务;基于大数据和人工智能技术自主开发的党建知识服务系统,助力党建科学化建设;基于自主专利的大数据实训平台,校企联手共育英才。


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                                           点一下你会更好看耶640?wx_fmt=gif

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    千次阅读 2021-03-05 21:43:46
    在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。数据数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。...

    摘要:数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。

    数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。

    作为初学者,您可能只知道一种使用p andas.read_csv函数读取数据的方式(通常以CSV格式)。它是最成熟,功能最强大的功能之一,但其他方法很有帮助,有时肯定会派上用场。

    我要讨论的方法是:

    Manual 函数

    loadtxt 函数

    genfromtxtf 函数

    read_csv 函数

    Pickle

    我们将用于加载数据的数据集可以在此处找到 。它被称为100-Sales-Records。

    Imports

    我们将使用Numpy,Pandas和Pickle软件包,因此将其导入。

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    1. Manual Function

    这是最困难的,因为您必须设计一个自定义函数,该函数可以为您加载数据。您必须处理Python的常规归档概念,并使用它来读取 .csv 文件。

    让我们在100个销售记录文件上执行此操作。

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    嗯,这是什么????似乎有点复杂的代码!!!让我们逐步打破它,以便您了解正在发生的事情,并且可以应用类似的逻辑来读取 自己的 .csv文件。

    在这里,我创建了一个 load_csv 函数,该函数将要读取的文件的路径作为参数。

    我有一个名为data 的列表, 它将具有我的CSV文件数据,而另一个列表 col 将具有我的列名。现在,在手动检查了csv之后,我知道列名在第一行中,因此在我的第一次迭代中,我必须将第一行的数据存储在 col中, 并将其余行存储在 data中。

    为了检查第一次迭代,我使用了一个名为checkcol 的布尔变量, 它为False,并且在第一次迭代中为false时,它将第一行的数据存储在 col中 ,然后将checkcol 设置 为True,因此我们将处理 数据列表并将其余值存储在 数据列表中。

    逻辑

    这里的主要逻辑是,我使用readlines() Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表,其中包含文件中的所有行。

    当阅读标题时,它会将新行检测为 \ n 字符,即行终止字符,因此为了删除它,我使用了 str.replace 函数。

    由于这是一个 的.csv 文件,所以我必须要根据不同的东西 逗号 ,所以我会各执一个字符串, 用 string.split(“”) 。对于第一次迭代,我将存储第一行,其中包含列名的列表称为 col。然后,我会将所有数据附加到名为data的列表中 。

    为了更漂亮地读取数据,我将其作为数据框格式返回,因为与numpy数组或python的列表相比,读取数据框更容易。

    输出量

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    利弊

    重要的好处是您具有文件结构的所有灵活性和控制权,并且可以以任何想要的格式和方式读取和存储它。

    您也可以使用自己的逻辑读取不具有标准结构的文件。

    它的重要缺点是,特别是对于标准类型的文件,编写起来很复杂,因为它们很容易读取。您必须对需要反复试验的逻辑进行硬编码。

    仅当文件不是标准格式或想要灵活性并且以库无法提供的方式读取文件时,才应使用它。

    2. Numpy.loadtxt函数

    这是Python中著名的数字库Numpy中的内置函数。加载数据是一个非常简单的功能。这对于读取相同数据类型的数据非常有用。

    当数据更复杂时,使用此功能很难读取,但是当文件简单时,此功能确实非常强大。

    要获取单一类型的数据,可以下载 此处 虚拟数据集。让我们跳到代码。

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    这里,我们简单地使用了在传入的定界符中 作为 ','的 loadtxt 函数 , 因为这是一个CSV文件。

    现在,如果我们打印 df,我们将看到可以使用的相当不错的numpy数组中的数据。

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    由于数据量很大,我们仅打印了前5行。

    利弊

    使用此功能的一个重要方面是您可以将文件中的数据快速加载到numpy数组中。

    缺点是您不能有其他数据类型或数据中缺少行。

    3. Numpy.genfromtxt()

    我们将使用数据集,即第一个示例中使用的数据集“ 100 Sales Records.csv”,以证明其中可以包含多种数据类型。

    让我们跳到代码。

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    为了更清楚地看到它,我们可以以数据框格式看到它,即

    这是什么?哦,它已跳过所有具有字符串数据类型的列。怎么处理呢?

    只需添加另一个 dtype 参数并将dtype 设置 为None即可,这意味着它必须照顾每一列本身的数据类型。不将整个数据转换为单个dtype。

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    然后输出

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    比第一个要好得多,但是这里的“列”标题是“行”,要使其成为列标题,我们必须添加另一个参数,即 名称 ,并将其设置为 True, 这样它将第一行作为“列标题”。

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    我们可以将其打印为

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    4. Pandas.read_csv()

    Pandas是一个非常流行的数据操作库,它非常常用。read_csv()是非常重要且成熟的 功能 之一,它 可以非常轻松地读取任何 .csv 文件并帮助我们进行操作。让我们在100个销售记录的数据集上进行操作。

    此功能易于使用,因此非常受欢迎。您可以将其与我们之前的代码进行比较,然后进行检查。

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    你猜怎么着?我们完了。这实际上是如此简单和易于使用。Pandas.read_csv肯定提供了许多其他参数来调整我们的数据集,例如在我们的 convertcsv.csv 文件中,我们没有列名,因此我们可以将其读取为

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    我们可以看到它已经读取了没有标题的 csv 文件。您可以在此处查看官方文档中的所有其他参数 。

    5. Pickle

    如果您的数据不是人类可以理解的良好格式,则可以使用pickle将其保存为二进制格式。然后,您可以使用pickle库轻松地重新加载它。

    我们将获取100个销售记录的CSV文件,并首先将其保存为pickle格式,以便我们可以读取它。

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    这将创建一个新文件 test.pkl ,其中包含来自 Pandas 标题的 pdDf 。

    现在使用pickle打开它,我们只需要使用 pickle.load 函数。

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    在这里,我们已成功从pandas.DataFrame 格式的pickle文件中加载了数据 。

    本文分享自华为云社区《Python加载数据的5种不同方式》,原文作者:一只无脑程序员

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    最近有一位小伙伴问我,做数据岗该学习哪些软件,我想了想扔给他33个软件

    数据分析工具类软件,大体可以分为以下5类:

    Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具

    (Excel单独分成一类,主要是因为它应用场景广泛,且用户基数过于庞大,甚至超过其他所有工具用户之和)

    每个类别的代表工具分别有:

    「Excel生态」:Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power View、Power Map

    「数理统计工具」:SAS、SPSS、Stata、Minitab、Eviews、Statistica、MATLAB、Mathematica

    「BI工具」:PowerBI、Tableau、Qlikview、SAP BI、Oracel BI、FineBI、Yonghong BI

    「数据库工具」:MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Hive

    「编程工具」:Python、R、Julia、Scala、Spark、Java、Hadoop

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    下面分别就每个工具做简单介绍

    Excel生态

    Excel不光包含表格软件,还有很多内置的数据分析工具和插件,从群众基础来说无人能及。

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    1、Excel

    无需多言,几乎人人都在用的数据处理软件,由微软开发,是office三剑客之一。

    虽然excel很容易入手,但大部分人对excel的使用程度还处在入门阶段,存取数据、做做表。

    其实excel可以制作复杂的报表、模型、应用、系统,比如构建金融分析模型。

    大家学习excel,可以从基本界面、导入导出、公式&函数、筛选排序、数据格式、可视化图表、数据透视表、数据模型、工作协作这几个方面入手,最好是按照官网文档指导,配合实践,一般进步会很快。

    2、VBA

    Excel里的编程语言,通俗理解为宏,自动化地执行一些操作。Office 软件提供丰富的功能接口,VBA 可以调用它们,实现自定义的需求。

    VBA最大的作用是自动化、批量化、智能化地操作Excel,被广泛应用于数据分析处理、数据建模、报表开发、应用开发等,在金融、审计、财务等行业非常流行。

    3、PowerQuery

    一种嵌入Excel Microsoft 产品的技术,旨在帮助你塑造数据。在Excel,选择功能区上的"数据"选项卡,查看"获取&转换数据和查询"&连接"组。

    从各种数据源导入和刷新数据后,可以在分步转换中调整数据,逐步创建唯一的表格形状以满足数据分析需求。

    4、PowerPivot

    一种数据建模技术,用于创建数据模型,建立关系,以及创建计算。可使用 PowerPivot 处理大型数据集,构建广泛的关系,以及创建复杂(或简单)的计算,这些操作全部在高性能环境中和所你熟悉的 Excel 内执行。

    5、Power View

    一种数据可视化技术,用于创建交互式图表、图形、地图和其他视觉效果,以便直观呈现数据。Power View 在 Excel、BI SharePoint、SQL Server 和 Power BI 中均可用。

    6、Power Map

    一种三维 (三维) 数据可视化工具,可用于以新方式查看信息。通过电源图,可发现传统二维表格和图表中 (二维) 见解。

    使用 Power Map ,可以在三维地球或自定义地图上绘制地理和时态数据,显示这些数据,并创建可以与其他人分享的视觉浏览

    数理统计工具

    这类工具偏专业数学统计分析,可以做数据挖掘、数据建模、系统搭建等工作,适合学术和大型商业公司。

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    7、SAS

    三大统计软件之一。是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。

    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等。

    主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据管理;数据呈现;数据分析。

    8、SPSS

    三大统计软件之一。IBM公司的一系列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及相关服务的总称。

    SPSS和Excel比较像,界面简单,适合初学者使用,且统计功能强大,拥有四大模块,用于数据处理、描述性分析、推断性分析和探索性分析。

    SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,自带11种类型136个函数。

    SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

    9、Stata

    三大统计软件之一。是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它功能非常强大,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

    用Stata绘制的统计图形相当精美,且Stata具有操作灵活、简单、易学易用、运行速度极快等优点。

    功能包括:数据管理,统计分析,图表,模拟,自定义编程。

    10、Minitab

    数据分析、统计、过程改善工具。应用场景是现代质量管理统计,通常结合一些统计处理方法,如六标准差(Six Sigma), 能力成熟度模型集成(CMMI),以及其他制程改善方法等。

    11、Statistica

    一个整合数据分析、图表绘制、数据库管理与自订应用发展系统环境的专业软件。

    STATISTICA不仅提供使用者统计、绘图与数据管理程序等一般目的的需求,更提供特定需求所需的数据分析方法(例如,数据挖掘、商业、社会科学、生物研究或工业工程等)。

    12、MATLAB

    三大数学软件之一。一种用于算法开发、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。

    除矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外,MATLAB还可用来创建用户界面,以及调用其它语言(包括C、C++、Java、Python、FORTRAN)编写的程序。

    MATLAB的工具箱非常强大,可以支持各行各业做数据分析建模。

    典型应用有:数据分析、数值与符号计算、工程与科学绘图、控制系统设计、航天工业、汽车工业、生物医学工程、语音处理、图像与数字信号处理、财务、金融分析、建模、仿真及样机开发、新算法研究开发、图形用户界面设计等。

    13、Mathematica

    三大数学软件之一。一款科学计算软件,有时候也被称为计算机代数系统,广泛使用于科学、工程、数学、计算等领域。

    它很好地结合了数值和符号计算引擎、图形系统、编程语言、文本系统、和与其他应用程序的高级连接,很多功能在相应领域内处于世界领先地位。

    BI工具

    BI也就是商业智能,一般用来分析商业数据,洞察商业机会。这可以是大部分数据分析岗位需要用到的工具,因为学习简单,且数据处理和展示功能强大。

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    下图是Gartner统计的BI工具实力榜:

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    14、PowerBI

    微软的BI产品,也是目前世界上最流的BI工具之一,它优势在于和微软生态集成较好。

    Power BI 是软件服务、应用和连接器的集合,它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互式见解。

    无论用户的数据是简单的 Excel 电子表格,还是基于云和本地混合数据仓库的集合,Power BI 都可让用户轻松地连接到数据源,直观看到(或发现)重要内容,与任何所希望的人进行共享。

    Power BI 简单且快速,能够从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。同时 Power BI 也可进行丰富的建模和实时分析,及自定义开发。

    因此它既是用户的个人报表和可视化工具,还可用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。

    15、Tableau

    同样是目前世界上最流的BI工具之一,优点是数据分析、可视化能力强大。

    Tableau是用于可视分析数据的商业智能工具。用户可以创建和分发交互式和可共享的仪表板,以图形和图表的形式描绘数据的趋势,变化和密度。

    Tableau可以连接到文件,关系数据源和大数据源来获取和处理数据。该软件允许数据混合和实时协作,这使它非常独特。它被企业,学术研究人员和许多政府用来进行视觉数据分析。它还被定位为Gartner魔力象限中的领导者商业智能和分析平台。

    16、Qlikview

    一个完整的商业分析软件,使开发者和分析者能够构建和部署强大的分析应用。QlikView应用使各种各样的终端用户以一个高度可视化,功能强大和创造性的方式,互动分析重要业务信息。

    它让开发者能从多种数据库里提取和清洗数据,建立强大、高效的应用,而且使它们能被Power用户、移动用户和每天的终端用户修改后使用。

    17、SAP BI

    SAP公司的BI服务,一款支持数据报告、可视化和共享的集中式套件。作为 SAP Business Technology Platform [业务技术云平台] 的本地 BI 层,该套件可以随时随地将数据转化为有用的洞察。

    18、OracleBI

    Oracle公司的BI服务。

    19、FineBI

    国内较为领先的BI软件,定位于自助大数据分析的BI工具,提供数据处理、即时分析、多维度分析、可视化等服务。

    20、Yonghong BI

    同样是国内较为领先的BI软件,基于本机安装,省去繁琐的部署环节,即装即用。提供一站式、敏捷、高效的数据治理及可视化分析、AI深度分析能力。

    数据库工具

    数据库是数据存储的工具,一般企业都会有自己的私有部署数据库,或者云数据库,每一位数据从业者几乎都需要和数据库打交道。因为熟悉各类数据库,并编写SQL查询,是数据人必备技能之一。

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    21、MySQL

    最流行数据库之一,国内互联网公司最喜欢的数据库,我愿称之为必学。

    MySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好,已经成为最流行的开源数据库,因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。

    随着MySQL的不断成熟,它也逐渐用于更多大规模网站和应用,比如维基百科、Google和Facebook等网站。非常流行的开源软件组合LAMP中的“M”指的就是MySQL。

    22、PostgreSQL

    最强大且最具潜力的数据库之一,开源免费,分析能力强,稳定可靠,支持广泛。在很多方面都比MySQL强,如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。我愿称之为最强。

    23、Oracle

    老牌企业,最稳定的数据库之一。大部分银行、证券、电信等行业都在使用Oracle,因为其商业化程度高、功能强大且稳定,所以备受世界500强欢迎。

    24、SQLServer

    微软公司数据库产品,windows系统上最强王者。具有易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等。

    25、MongoDB

    一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

    MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。

    26、Hive

    Hadoop大数据生态的数据查询工具,一个用来开发SQL类型脚本来执行MapReduce操作的平台,当前在互联网公司应用非常广泛。

    具体来说,Hive是一个数据仓库基础设施工具,用于处理Hadoop中的结构化数据。它位于Hadoop的顶部,用于汇总大数据,并使查询和分析变得轻松。

    编程工具

    除了上述的数据分析软件外,编程用于数据分析也是大趋势。越来越多的数据分析师通过Python、R等进行数据建模、可视化,而且编程语言快速、灵活、复用性强的特点也适合数据处理分析。

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    27、Python

    目前最火的数据科学编程语言,没有之一。Python因为其简洁的语法、强大的生态、无所不能的应用几乎已经霸占了数据分析编程领域的半壁江山。

    前段时间matlab被限制在中国使用,知乎上开始讨论什么工具可以替代matlab,python是被提及最多的编程语言。

    且不说python能否替代matlab,就目前python在科学计算、模型构建、可视化上的能力就已经可以傲视编程界,其拥有像numpy、scipy、statemodels、pandas、matplotlib等众多现象级的数据科学库。

    不管是github、kaggle、天池,还是企业高校里的数据项目,python几乎都已成为首选支持语言之一。

    另外在高端科技领域,同样有python的身影。自 1997 年,NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。

    至于AI,这也是python的看家本领了,其应用生态可谓波澜壮阔、群星云集。

    不仅有tensorflow、pytorch、caffe、keras等主流人工智能学习框架,还有Gensim、NLTK、OpenCV、Mahotas等专注于nlp、cv细分领域的经典开发工具。

    28、R

    编程统计工具的鼻祖。作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。

    R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。

    包括:有效的数据存储和处理功能,一套完整的数组(特别是矩阵)计算操作符,拥有完整体系的数据分析工具,为数据分析和显示提供的强大图形功能,一套(源自S语言)完善、简单、有效的编程语言(包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能)。

    29、Julia

    编程数据分析领域的新星。Julia 是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,

    首先定位是通用编程语言,其次是高性能计算语言。

    Julia在分布式并行化、精确数值计算等方面提供了独具特色的支持,并包含大量可扩展的数学函数库。

    尤其是在线性代数、随机数生成、信号处理、字符串处理等方面,集成了众多成熟、优秀的基于C和Fortran开发的开源库,有着很高的性能与效率。

    另外,Julia有着强大开放的开发者社区,贡献了大量的第三方库,并可通过内置的包(Package)管理器进行方便的安装使用。

    30、Scala

    Java的衍生语言,用于spark数据分析、大数据开发等。

    31、Spark

    一个开源集群运算框架,Spark在存储器内执行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍,即便是执行程序于硬盘时,Spark也能快上10倍速度。

    Spark允许用户将资料加载至集群存储器,并多次对其进行查询,非常适合用于机器学习算法。

    32、Java

    不用多说,最流行的编程语言。其在数据分析领域的应用主要是搭建大数据框架。

    33、Hadoop

    最流行的大数据框架,几乎大部分互联网公司都在用,如果你做大数据,肯定离不开它。

    简答来说,Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用程序,并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商用硬件构建的大型集群上运行的应用程序。

    Hadoop是根据谷歌公司发表的MapReduce和Google文件系统的论文自行实现而成。所有的Hadoop模块都有一个基本假设,即硬件故障是常见情况,应该由框架自动处理。

    部分信息来源:维基百科、百度百科、百度文库

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