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  • 数据分析常用五大软件介绍

    万次阅读 2019-03-13 14:29:38
    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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  • 数据分析常用软件及工具

    千次阅读 2019-09-09 12:05:29
    数据分析常用软件及工具 SPSS:是统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)的简称,为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...

    原创不易,麻烦点个关注,点个赞,谢谢各位。

    数据分析常用的软件及工具

    SPSS:是统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)的简称,为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。

    Stata:是Statacorp于1985年开发出来的统计程序,在全球范围内被广泛应用于企业和学术机构中。许多使用者工作在研究领域,特别是在经济学、社会学、政治学及流行病学领域。 Stata的一系列功能包括: 数据管理 统计分析 图表 模拟 自定义编程。

    SAS:统计分析系统(英文:Statistical Analysis System),由北卡罗来纳州立大学两位生物统计学研究生所编写及制定,最早只是一个数学统计软件,于1976年由Jim Goodnight及John Sall博士等人成立统计分析系统公司,并且正式推出相关软件。

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  • Python常用数据分析工具

    千次阅读 2019-04-17 16:09:37
    Python数据分析工具 Python 本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。常用 的库有Numpy 、Scipy 、Matplotlib 、Pandas 、Scikit-Learn 、Keras 和Gensim 等,下面将对 这些库的安装和...

    Python数据分析工具

    • Python 本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。常用
      的库有Numpy 、Scipy 、Matplotlib 、Pandas 、Scikit-Learn 、Keras 和Gensim 等,下面将对
      这些库的安装和使用进行简单的介绍。
    • 如果你安装的是Anaconda 发行版,那么它已经自带了以下库: Numpy 、Scipy 、Matplotlib
      、Pandas 和Scikit-Leam。

    在这里插入图片描述

    1 .Numpy

    • Python 并没有提供数组功能。虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数
      组,而且在数据量较大时,使用列表的速度就会慢得让人难以接受。为此, Numpy 提供了真
      正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数。Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖
      库,Scipy 、Matplotlib 、Pandas 等库都依赖于它。值得强调的是, Numpy 内
      置函数处理数据的速度是C 语言级别的,因此在编写程序的时候,应当尽量使用它们内置的
      函数,避免出现效率瓶颈的现象(尤其是涉及循环的问题) 。

    2. Scipy

    • 如果说Numpy 让Python 有了Matlab 的味道,那么Scipy 就让Python 真正地成为了半个
      Matlab 了。Numpy 提供了多维数组功能,但它只是一般的数组,并不是矩阵。例如,当两个
      数组相乘时,只是对应元素相乘,而不是矩阵乘法。Scipy 提供了真正的矩阵,以及大械基
      于矩阵运算的对象与函数。
    • Scipy 包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变
      换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算,显然,这些功
      能都是挖掘与建模必备的。
    • Scipy 依赖于Numpy, 因此安装它之前得先安装Numpy 。

    3 . Matplotlib

    • 不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题。对于Python 来说,Matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然它也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用Python 可视化数据,而且允许输出达到出版质量的多种图像格式。

    4. Pandas

    • python数据分析主力工具Pandas 。Pandas 是Python 下最强大的数据分析和探索
      工具(貌似没有之一) 。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在Python 中处理数据非
      常快速和简单。Pandas 构建在NumPy 之上,它使得以NurnPy 为中心的应用很容易使用。
    • Pandas 的名称来自于面板数据( Panel Data) 和Python 数据分析( Data Analysis), 它最初被作
      为金融数据分析工具而开发出来,由AQR Capital Management 公司千2008 年4 月开发出来,
      并于2009 年底开源。
    • Pandas 的功能非常强大,支持类似于SQL 的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数
      据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。事实上,单纯Pandas 工
      具就足以写一本书,读者可以阅读Pandas 的主要作者之一Wes McKinney 写的《利用Python
      进行数据分析》一书,学习更详细的内容。
    • Pandas 基本的数据结构是Series 和DataFrame 。顾名思义, Series 就是序列,类似一维数组; DataFrame 则是相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series 。
      为了定位Series 中的元索, Pandas 提供了Index 对象,每个Series 都会带有一个对应的
      Index, 用来标记不同的元素, Index 的内容不一定是数字,也可以是字母、中文等,它类似
      千SQL 中的主键。
      类似地, DataFrame 相当于多个带有同样Index 的Series 的组合(本质是Series 的容器),
      每个Seiries 都带有唯一的表头,用来标识不同的Series 。

    5. StatsModels

    • Pandas 着眼于数据的读取、处理和探索,而StatsModels 则更加注重数据的统计建模分
      析,它使得Python 有了R 语言的味道。StatsModels 支持与Pandas 进行数据交互,因此,它
      与Pandas 结合,成为了Python 下强大的数据挖掘组合。

    • StatModel 依赖于Pandas (当然也依赖于Pandas 所依赖的),同时还依赖于
      pasty (一个描述统计的库) 。

    6. Scikit-Learn

    • 从该库的名字可以看出,这是一个机器学习相关的库。不错, Scikit-Learn 是Python 下
      强大的机器学习工具包,它提供了完善的机器学习工具箱,包括数据预处理、分类、回归、
      聚类、预测和模型分析等。
    • Scikit-Learn 依赖于NumPy 、SciPy 和Matplotlib, 因此,只需要提前安装好这几个库,
      然后安装Scik止Learn 就基本上没有什么问题了。

    7. Keras

    • 虽然Scikit-Leam 足够强大,但是它并没有包含一种强大的模型一人工神经网络。人
      工神经网络是功能相当强大的、但是原理又相当简单的模型,在语言处理、图像识别等领域
      有着重要的作用。近年来逐渐火起来的“深度学习“算法,本质上也就是一种神经网络,可
      见在Python 中实现神经网络是非常必要的。
    • 事实上, Keras 并非简单的神经网络库,而是一个基
      于Theano 的强大的深度学习库,利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络,还可以搭建各种
      深度学习模型,如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。由千它是基
      于Theano 的,因此速度也相当快。
    • 有必要介绍一下Theano, 它也是Python 的一个库,它是由深度学习专家Yoshua Bengio
      带领的实验室开发出来的,用来定义、优化和高效地解决多维数组数据对应数学表达式的模
      拟估计问题。它具有高效地实现符号分解、高度优化的速度和稳定性等特点, 最重要的是它
      还实现了GPU 加速,使得密集型数据的处理速度是CPU 的数十倍。
    • 用Theano 就可以搭建起高效的神经网络模型,但是对于普通读者来说门槛还是相当高
      的, Keras 正是为此而生,它大大简化了搭建各种神经网络模型的步骤, 允许普通用户轻松
      地搭建并求解具有几百个输入节点的深层神经网络, 而且定制的自由度非常大, 甚至可能惊
      呼:搭建神经网络可以如此简单!

    8. Gensim

    • 在Gensim 的官网中,它对自己的简介只有一句话: topic modelling for humans!
      Gensim 是用来处理语言方面的任务,如文本相似度计算、LOA 、Word2Vec 等,这些领
      域的任务往往需要比较多的背景知识,通常的情况是:研究这方面的读者,已经不需要我再
      多说什么;不研究这方面的读者,在这里也说不清楚。(所以Gensim 的介绍只有一句话也就
      不奇怪了。)
    • 需要一提的是, Gensim把Google 公司在2013 年开源的著名的词向量构造工具Word2Vec
      编译好了作为它的子库,因此需要用到Word2Vec 的读者也可以直接用Gensim 而无需自行
      编译了。据说Gensim 的作者对Word2Vec 的代码进行了优化,据说它在Gensim 下的表现
      比原生的Word2Vec 还要快。(为了实现加速,需要准备C++ 编译器环境,因此,建议用到
      Gensim 的Word2Vec 的读者在Linux 下环境运行。)
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  • 常用数据统计分析软件

    千次阅读 2015-03-23 11:59:23
    数据分析工具最常用的就是Excel,主要用于统计分析和数据挖掘。Excel功能非常强大,几乎可以完成所有的统计分析工作。常用数据分析工具有SPSS/Clementine/SAS/Origin/Matlab等等。 SPSS(IBM) SPSS是世界上最早...
      数据分析工具最常用的就是Excel,主要用于统计分析和数据挖掘。Excel功能非常强大,几乎可以完成所有的统计分析工作。常用的数据分析工具有SPSS/Clementine/SAS/Origin/Matlab等等。
      常用的数据统计分析软件 - 以德糊人 - ——挨踢民工 Playkid——
      SPSS(IBM)
      SPSS是世界上最早的统计分析软件,SPSS公司成立于1975年。2009年IBM公司收购了SPSS公司,SPSS软件更名为IBM SPSS。
      SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。SPSS与Office或WPS2000不直接兼容,只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。

      Clementine(IBM)
      Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台,被誉为第一数据挖掘工具。1999年SPSS公司收购了ISL公司,Clementine被更名为SPSS Clementine。IBM公司收购了SPSS公司后更名为SPSS Modeler。
      Clementine与SPSS统计功能有了更多的整合,数据处理也更加灵活和好用。

      SAS
      全称为Statistics Analysis System,最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制,并于1976年成立了SAS软件研究所,正式推出了SAS软件,其在中国的全资子公司为赛仕软件。在数据处理和统计分析领域,SAS系统被誉为国际上的标准软件系统,并早在96~97年度被评选为建立数据库的首选产品,堪称统计软件界的巨无霸。

      BMDP
      BMDP是Bio Medical Data Processing的缩写,是今已经有40多年的历史,是最早的综合专业统计分析软件。目前在国际上与SAS、SPSS被并称为世界级的三大统计工具软件。BMDP已被SPSS公司并购(后又被IBM收购),与SAS竞争专业统计领域的市场份额。

      PASW(IBM)
      PASW Statistics(Predictive Analytics Software Statistics),是一种用于分析数据的综合系统。以前称为SPSS Statistics,SPSS被IBM收购后改名为PASW Statistics

      SAP
      SAP(Systems Applications and Products in Data Processing)是SAP公司的产品,是目前全世界排名第一的商務智能解決方案和ERP软件。
      德国SAP公司是全球最大的企业管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。1972年,从IBM公司跳槽出来的 4个年轻工程师创办了SAP公司。

      除此以外,还有
      JMP分析:SAS的一个分析分支,尤其适合非统计专业背景的数据分析人员使用,在同类软件中有较大的优势。
      XLstat:Excel的插件,可以完成大部分SPSS统计分析功能。
      Ucinet:社会网络分析软件,从关系角度进行分析社会网络。
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  • 一、处理多余的换行符 1、原始文本 2、菜单栏删除行首和行尾空格 3、把换行符替换为文本中没出现的特殊字符,比如逗号 ...4、再把多个逗号替换成一个换行符。... (不包含两侧双引号,加号代表一个或者多个逗号), 在...
  • 常用的MEG/EEG工具包 MNE-python: http://mne.tools 基于python开发的开源软件包,用于探索,可视化和分析诸如MEG,EEG,sEEG,ECoG等人类神经生理学数据。它包括用于数据输入/输出,预处理,可视化,源估计...
  • python常用数据分析工具包

    万次阅读 2015-08-21 11:29:51
    Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行...
  • 数据挖掘与数据分析

    万次阅读 多人点赞 2018-05-28 13:58:14
    一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过...
  • 基于Python的数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...
  • 数学分析常用的4款软件对比!

    万次阅读 2016-12-19 11:39:50
    从事数据分析都知道软件是必不可少的,目前比较流行和著名的数学软件主要有四个,分别是Maple、MATLAB、MathCAD和Mathematica。但它们都有各自的优缺点。下面我们大圣众包跟大家分享一篇来自化学数据联盟关于数学...
  • java编程常用软件

    万次阅读 多人点赞 2019-12-08 22:59:10
    有大神曾说“给我一个记事本,我还你一个项目”,作为小白的我,以前也对这句话深信不疑,但当我参加人生第一次编程考试的时候,我发现我用记事本码代码的速度... 废话讲完了,以下是我推荐的几款编程常用软件: ...
  • 数据分析

    千次阅读 2020-03-05 16:20:08
    数据分析 广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。 狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用...
  • 本文转载自:中国统计网1ExcelMicrosoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,是由Microsoft为Windows和Apple Mac...

空空如也

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常用数据分析软件