在線數(shù)據(jù)分析工具（在線數(shù)據(jù)分析工具是什么）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于在線數(shù)據(jù)分析工具的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、3大常用的數(shù)據(jù)分析工具是什么?

• 2、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

• 3、好用的數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

• 4、亞馬遜數(shù)據(jù)分析工具的功能有哪些方面？

一、3大常用的數(shù)據(jù)分析工具是什么?

3大常用的數(shù)據(jù)分析工具如下：

1、思邁特軟件Smartbi

思邁特軟件Smartbi是專業(yè)的BI工具，基于統(tǒng)一架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數(shù)據(jù)挖掘以及其他輔助功能，并且具有分析報告、結(jié)合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發(fā)展歷史，國產(chǎn)BI軟件中最全面和成熟穩(wěn)定的產(chǎn)品。廣泛應用于金融、政府、電信、企事業(yè)單位等領(lǐng)域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯(lián)合開發(fā)的多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。MineSet集成多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發(fā)掘、理解大量數(shù)據(jù)背后的知識。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的一個多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，他的目的是為新一代決策支持系統(tǒng)的應用開發(fā)提供高效的數(shù)據(jù)開采基本構(gòu)件。

數(shù)據(jù)分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經(jīng)驗，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

二、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R 編程是對所有人免費的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計編程語言，可用于統(tǒng)計分析、科學計算、數(shù)據(jù)可視化等。R 編程語言還可以擴展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計引擎，根據(jù)相關(guān)和準確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R 編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準確的分析。R 提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運行應用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)或 HDFS 和 MapReduce。它被認為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價服務器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，可用于存儲比基于 RDBMS 的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB 功能強大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB 中的一個基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB 中的文檔而異。

MongoDB 最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB 有一個內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數(shù)據(jù)準備、機器學習、預測模型部署等的領(lǐng)先平臺之一。它是最好的免費大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用于分析過程設(shè)計的一流圖形用戶界面。它獨立于平臺，適用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設(shè)計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop 中進行訓練。除此之外，它還允許團隊協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。

它還組裝請求并重用 Spark 容器以對流程進行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最強大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或其他分布式計算工具，在多臺計算機上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務非常容易。

它具有用于流式 SQL、機器學習和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100 倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10 倍。

除此之外，它還擁有 80 個高級算子，可以更快地構(gòu)建并行應用程序。它還提供 Java 中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用于不同的數(shù)據(jù)存儲，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共云計算平臺，是提供包括計算、分析、存儲和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的廣泛服務的領(lǐng)先平臺。

Windows Azure 提供兩類標準和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負載。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業(yè)領(lǐng)先的 SLA 以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進的應用程序中很容易制作的實時數(shù)據(jù)。

無需 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI 工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務應用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM 等等。我們還可以在方便時自定義報告，因為它允許我們生成動態(tài)且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho 分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因為它易于部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外，它還使我們能夠在應用程序中生成評論威脅，以促進員工和團隊之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。

以上內(nèi)容參考 百度百科——大數(shù)據(jù)分析

三、好用的數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

數(shù)據(jù)分析再怎么說也是一個專業(yè)的領(lǐng)域，沒有數(shù)學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫這些知識的支撐，對于我們這些市場、業(yè)務的人員來說，難度真的不是一點點。從國外一線大牌到國內(nèi)宣傳造勢強大的品牌，我基本試用了一個遍，總結(jié)一句話“人人都是數(shù)據(jù)分析師”這個坑實在太大，所有的數(shù)據(jù)分析工具無論宣傳怎樣，都有一定的學習成本，尤其是要深入業(yè)務實際。今天就我們用過的幾款工具簡單總結(jié)一下，與大家分享。

1、Tableau

這個號稱敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于領(lǐng)導者象限，界面清爽、功能確實很強大，實至名歸。將數(shù)據(jù)拖入相關(guān)區(qū)域，自動出圖，圖形展示豐富，交互性較好。圖形自定義功能強大，各種圖形參數(shù)配置、自定義設(shè)置可以靈活設(shè)置，具備較強的數(shù)據(jù)處理和計算能力，可視化分析、交互式分析體驗良好。確實是一款功能強大、全面的數(shù)據(jù)可視化分析工具。新版本也集成了很多高級分析功能，分析更強大。但是基于圖表、儀表板、故事報告的邏輯，完成一個復雜的業(yè)務匯報，大量的圖表、儀表板組合很費事。給領(lǐng)導匯報的PPT需要先一個個截圖，然后再放到PPT里面。作為一個數(shù)據(jù)分析工具是合格的，但是在企業(yè)級這種應用匯報中有點局限。

2、PowerBI

PowerBI是蓋茨大佬推出的工具，我們也興奮的開始試用，確實完全不同于Tableau的操作邏輯，更符合我們普通數(shù)據(jù)分析小白的需求，操作和Excel、PPT類似，功能模塊劃分清晰，上手真的超級快，圖形豐富度和靈活性也是很不錯。但是說實話，畢竟剛推出，系統(tǒng)BUG很多，可視化分析的功能也比較簡單。雖然有很多復雜的數(shù)據(jù)處理功能，但是那是需要有對Excel函數(shù)深入理解應用的基礎(chǔ)的，所以要支持復雜的業(yè)務分析還需要一定基礎(chǔ)。不過版本更新倒是很快，可以等等新版本。

3、Qlik

和Tableau齊名的數(shù)據(jù)可視化分析工具，QlikView在業(yè)界也享有很高的聲譽。不過Qlik Seanse產(chǎn)品系列才在大陸市場有比較大的推廣和應用。真的是一股清流，界面簡潔、流程清晰、操作簡單，交互性較好，真的是一款簡單易用的BI工具。但是不支持深度的數(shù)據(jù)分析，圖形計算和深度計算功能缺失，不能滿足復雜的業(yè)務分析需求。

最后將視線聚焦國內(nèi)，目前搜索排名和市場宣傳比較好的也很多，永洪BI、帆軟BI、BDP等。不過經(jīng)過個人感覺整體宣傳大于實際。

4、永洪BI

永洪BI功能方面應該是相對比較完善的，也是拖拽出圖，有點類似Tableau的邏輯，不過功能與Tableau相比還是差的不是一點半點，但是操作難度居然比Tableau還難。預定義的分析功能比較豐富，圖表功能和靈活性較大，但是操作的友好性不足。宣傳擁有高級分析的數(shù)據(jù)挖掘功能，后來發(fā)現(xiàn)就集成了開源的幾個算法，功能非常簡單。而操作過程中大量的彈出框、難以理解含義的配置項，真的讓人很暈。一個簡單的堆積柱圖，就研究了好久，看幫助、看視頻才搞定。哎，只感嘆功能藏得太深，不想給人用啊。

5、帆軟BI

再說號稱FBI的帆軟BI，帆軟報表很多國人都很熟悉，功能確實很不錯，但是BI工具就真的一般般了。只能簡單出圖，配合報表工具使用，能讓頁面更好看，但是比起其他的可視化分析、BI工具，功能還是比較簡單，分析的能力不足，功能還是比較簡單。帆軟名氣確實很大，號稱行業(yè)第一，但是主要在報表層面，而數(shù)據(jù)可視化分析方面就比較欠缺了。

6、Tempo

另一款工具，全名叫“Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺”，宣傳比較少，2017年Gartner報告發(fā)布后無意中看到的。是一款B/S架構(gòu)的工具，申請試用很便捷，填寫信息后就有咨詢小姐姐開通使用賬號并告知你一些使用注意事項，還有在線使用答疑人員服務很到位~

第一次試用也是一臉懵逼，不知道該點那！不過抱著試一試的心態(tài)稍微點了幾下之后，操作居然越來越流暢。也是拖拽式操作，數(shù)據(jù)可視化效果比較豐富，支持很多便捷計算，能滿足常用的業(yè)務分析。最最驚喜的是它還支持可視化報告導出PPT，PDF，PNG，徹底解決了分析結(jié)果輸出匯報的問題。深入了解后，才發(fā)現(xiàn)他們的核心居然是“數(shù)據(jù)挖掘”，算法十分豐富，也是拖拽式操作，我一個文科的分析小白，居然跟著指導和說明做出了一個數(shù)據(jù)預測的挖掘流程，簡直不要太驚喜，巨有成就感呢。掌握了Tempo的基本操作邏輯后，發(fā)現(xiàn)他的易用性真的很不錯，功能完整性和豐富性也很好。不過就是宣傳方面比較少，是個低調(diào)的平臺呢。

經(jīng)過多家產(chǎn)品的試用，個人感覺無論功能怎樣的工具，都需要一定的學習成本，因為數(shù)據(jù)分析畢竟是一個專業(yè)的領(lǐng)域，每一個工具都有自己的設(shè)計邏輯和操作方式，只是有難有易罷了！在選擇工具的時候，需要結(jié)合自己的實際業(yè)務需求出發(fā)，進行總結(jié)和對比?？梢陨暾堅囉门叮?/p>

四、亞馬遜數(shù)據(jù)分析工具的功能有哪些方面？

亞馬遜數(shù)據(jù)分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Datartery數(shù)據(jù)脈等，具體的功能分析如下：

一、Jungle Scout

1、定制化產(chǎn)品界面：用戶可以根據(jù)自己的選品思路，設(shè)置和保存過濾器，管理產(chǎn)品信息，生成個人專屬的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫。告別冗繁的Excel表格，通過網(wǎng)頁版統(tǒng)一研究、收集、管理所有的產(chǎn)品創(chuàng)意。

2、一流的客戶服務：JS擁有一流的客服團隊，如果你需要幫助，通過我們1對1的客戶服務，可以及時獲得專業(yè)解答。

3、不限次數(shù)使用：按照需求設(shè)置過濾器，在海量產(chǎn)品中搜索創(chuàng)意，尋找到潛力熱銷產(chǎn)品。根據(jù)關(guān)鍵詞、市場需求、排名、價格、利潤和競爭程度等篩選產(chǎn)品機會。

4、準確估算產(chǎn)品銷量：根據(jù)最全面、可靠的預估銷售數(shù)據(jù)，評估市場機會，做出最佳選品決策。

二、AMZBase

AMZBase可以幫助了解亞馬遜上各類產(chǎn)品描述和數(shù)量，讓賣家快速搜索和找到適合在亞馬遜上銷售的產(chǎn)品。

AMZBase的功能：

（1）在Google上搜索產(chǎn)品、在阿里巴巴上找到相關(guān)產(chǎn)品、在其他B2C在線零售網(wǎng)站（例如速賣通和eBay）上查看列表信息、從屏幕上選擇某些單詞并立即搜索。

（2）通過一鍵式訪問CamelCamelCamel查找產(chǎn)品的歷史價格。

（3）將鼠標懸停在產(chǎn)品圖片上即可，輕松獲取ASIN編號和清單的標題說明。

（4）單擊亞馬遜圖標以快速計算產(chǎn)品的亞馬遜物流利潤。

三、Datartery數(shù)據(jù)脈

Datartery是一款依照亞馬遜市場特點，度身訂造的選品數(shù)據(jù)分析工具，幫助賣家洞悉亞馬遜市場趨勢、監(jiān)控各類數(shù)據(jù)、提升流量和了解運營效果，從而打造亞馬遜爆款商品。

數(shù)據(jù)脈的功能：

（1）潛力新品，數(shù)據(jù)脈每日更新數(shù)百萬亞馬遜商品數(shù)據(jù)，然后通過機器不斷學習和篩選，為您推薦出潛力指數(shù)最高的新品。

（2）品類大盤，使用數(shù)據(jù)脈可以快速定位某個品類，獲取品類下全部商品的數(shù)據(jù)及分析，甚至連尺碼、花色的數(shù)據(jù)都有。

（3）天眼中心，讓一切數(shù)據(jù)異動在數(shù)據(jù)脈的天眼中心無處可逃。在數(shù)據(jù)脈，您可以持續(xù)監(jiān)控商品銷量變化及關(guān)鍵詞排名變化等。

（4）銷售趨勢透視，銷售趨勢透視是指通過統(tǒng)計和分析某個listing的歷史評論，從而得出這個商品的歷史銷售趨勢。

以上就是關(guān)于在線數(shù)據(jù)分析工具相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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