常见的数据分析软件有哪些

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:

一、Excel

Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键 *** 作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的 *** 作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。

二、SQL软件

SQL是一种数据库语言，它具有数据 *** 作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysqlSQLServerOracleSybaseDB2等等。

SQL作为一种 *** 作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。

三、Python软件

Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。

四、BI工具

BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。

在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。

它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。

目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

公司大数据分析软件有很多，思迈特软件Smartbi就是其中一个。大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据。而数据存储的工具主要是以下的工具：

1、思迈特软件Smartbi，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。

2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

1、常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase

2、特点。

-oracle：

1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。

支持多种系统平台（hpux、sunos、osf/1、vms、

windows、windows/nt、os/2）。

2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、

客户机/服务器）。

-sqlserver:

1真正的客户机/服务器体系结构。

2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。

3具有很好的伸缩性，可跨越从运行windows

95/98的膝上型电脑到运行windows

2000的大型多处理器等多种平台使用。

-mysql:

mysql是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典mysql

ab公司，92hezu网免费赠送mysql。目前mysql被广泛地应用在internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了mysql作为网站数据库。

-access

access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。

但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100m左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。

-sybase

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你这样写很不好，看起来写的是一句sql，反而速度慢下来了。首先row_number() over() as rownum毫无必要，这样来分页效率不高。然后能不用就不用查询。在大数据量和列很多的情况下，会慢很多。

而且你也说了，更新1W条数据需要半个小时。那么可以采用存储过程或者程序来访问。这样会快很多，推荐采用存储过程，110W条数据，就算重建索引等，更新一条应该在200ms一下，一万条，不会那么久的。希望能帮助得到你。

你这样写sql语句，执行时间太久了，会造成假死现象，这样很不好。

大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。

首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，Hadoop技术只能算是以HDFS+YARN作为基础的分布式文件系统，而不是数据库。我们提到的Hadoop的历史可以向前追溯10年，当年谷歌为了在几万台PC服务器上构建超大数据集合并提供极高性能的并发访问能力，从而发明了一种新的技术，而这个技术，也是Hadoop诞生的理论基础。如果我们从Hadoop的诞生背景可以看出，其主要解决的问题是超大规模集群下如何对非结构化数据进行批处理计算。实际上，在Hadoop架构中，一个分布式任务可以是类似传统结构化数据的关联、排序、聚集 *** 作，也可以是针对非结构化数据的用户自定义程序逻辑。

那么Hadoop的发展道路是什么样的呢。最开始的Hadoop以Big、Hive和MapReduce三种开发接口为代表，分别适用于脚本批处理、SQL批处理以及用户自定义逻辑类型的应用。而Spark的发展更是如此，最开始的SparkRDD几乎完全没有SQL能力，还是套用了Hive发展出的Shark才能对SQL有了一部分的支持。但是，随着企业用户对Hadoop的使用越发广泛，SQL已经渐渐成为大数据平台在传统行业的主要访问方式之一。

下面我们就说一说分布式数据库，分布式数据库有着悠久的历史，从以Oracle RAC为代表的联机交易型分布式数据库，到IBM DB2 DPF统计分析性分布式数据库，分布式数据库覆盖了OLTP与OLAP几乎全部的数据应用场景。而大部分分布式数据库功能集中在结构化计算与在线增删改查上。但是，这些传统的分布式数据库以数仓及分析类OLAP系统为主，其局限性在于，其底层的关系型数据库存储结构在效率上并不能满足大量高并发的数据查询以及大数据数据加工和分析的效率要求。因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。同时，分布式数据库在访问模式上也出现了K/V、文档、宽表、图等分支，支持除了SQL查询语言之外的其他访问模式，大大丰富了传统分布式数据库单一的用途。一般来说，多模数据库的主要目的是为了满足具有高性能要求的 *** 作型需求以及目标明确的数据仓库功能，而不是类似大数据深度学习等数据挖掘场景。这就是分布式数据库的实际情况。

我们在这篇文章中给大家介绍了大数据分析以及分布式数据库的相关知识，通过这些内容相信大家已经理解了其中的具体区别了吧，如果这篇文章能够帮助到大家这就是我们最大的心愿。

一、适用平台上的差异。

到目前为止，微软的SQLServer数据据库只支持微软的 *** 作系统。而DB2数据库不仅支持Windows *** 作系统，而且还支持Linux等开源 *** 作系统。也就是说，DB2具有很好的跨平台性能。现在很多企业中，都是以Linux或者Unix *** 作系统作为数据库服务器的。这主要是因为从安全性和稳定性上面Linux或者Unix *** 作系统都要比Windows *** 作系统略胜一筹。所以从这一点来说，DB2数据库就要比SQLServer数据库的应用面要广。

二、安全性上的差异。

对于数据库来说，特别是那些相互联网用户开发的数据库系统，安全性一直是左右数据库选型的主要因素。而在这个安全性上面，SQLServer数据库与DB2数据库之间有很大的差异。据笔者所知，SQLServer数据库到目前为止，没有取得任何国际上认可的安全证书。而对于DB2数据库来说，其已经获得了国际上最高级别的ISO标准认证。，虽然说证书不能够说明问题，但是至少说明DB2数据库的安全性也是有所保障的。微软在SQLServer数据库上安全投入的不足，让其无法适应互联网安全的威胁。为此这也让SQLServer数据库少了很多订单。

三、数据处理上的差异。

在数据处理的能力上，SQLServer数据库与DB2数据库也有很大的差异。SQLServer数据库虽然支持多用户，但是在大量并发访问的情况下，性能会显著下降。而DB2数据库可以说是专门为处理大量的并发访问所涉及的。在数据处理上，如果并发行访问比较少或者数据量并不是很大，那么DB2数据库与SQLServer数据库相比，并不会有很大的优势。甚至可能还是SQLServer数据库的性能比较好。但是如果涉及到海量数据的处理，如数据仓库或者企业级的应用，那么DB2数据库的性能就要远远超过SQLServer数据库。从这一点上来说，DB2数据库适合一些企业级的应用，而SQLServer数据库则因为价格相对便宜、维护相对简单，而比较适合中小企业使用。

四、在投资成本上的差异。

企业部署数据库应用时，所耗费的成本主要有三块，分别为硬件上的投资、数据库授权与人员的支出。在硬件上的投资，两个数据库没有多大的差异。但是在数据库的授权成本与人员的支出上，却有很大的差异。从数据库的授权成本上看，DB2数据库要比SQLServer数据库高的多。从人员的支出看，企业招募一个DB2数据库管理员要比招募一个SQLServer数据库管理员贵的多。这主要是因为DB2数据库管理员比较少，而且其往往需要同时维护多个分支机构的应用。所以DB2数据库管理员的价格就要比SQLServer的价格贵好几倍。所以说，从整体成本来看，企业部署DB2数据库要比采用SQLServer数据库贵许多。

可见DB2与SQLServer数据库各有优劣。企业需要根据自己的规模、对于安全性的考虑、性能上的要求以及可以接受的成本等多方面来进行权衡，才能够选择一个合适自己的数据库系统。

DB2数据库为何在金融领域应用如此广泛？在我接触过的银行用户中，绝大部分都在使用IBM DB2数据库产品，当然还是有一大批证劵公司也在使用。给我印象最为深刻的一次是在深圳办的一场DB2技术专家沙龙，那次来的基本上都银行用户和证劵用户。当时，就在想，DB2数据库产品在金融领域应用咋那么广呢？

在开始这个讨论之前，我也问了一些朋友，问他们是什么原因导致了这一事实的发生，其中有人回答是历史原因，也有人回答是因为DB2数据库产品好。当然，众多金融客户选择DB2数据库产品，肯定是有各自的原因，历史原因也罢，功能强大、性能稳定也罢，肯定各有说词。不过我们可以想象一下，对于金融用户来说，每天所产生的数据都非常多，且复杂，而且这些数据都相当重要，来不到半点马虎。因此，他们在选择数据库产品的时候，自然是分外小心，不敢怠慢。另外，作为一家金融企业，在IT上的预算肯定也比较充足，所以产品的价格自然不是他们担心的问题（当然，这只是一种猜测！）。这样再分析原因的时候，我们就把重点放在了DB2数据库的性能和稳定性上。那么，究竟是不是了DB2数据库的性能和稳定性导致了它在金融领域的应用如此广泛呢，我不得而知！

针对这个‘DB2数据库为何在金融领域应用如此广泛？’的疑问，是一个值得我们思索的过程。但至于是什么真正的原因导致的，我这主题中就不详细聊了，因为我的答案都是来源于大家，只有有了大家的支持，这个答案才会日渐丰富，日渐完善。

DB2的并发性、稳定性、扩展性这些都做得不错，

金融行业很多业务是实时性交易很强的系统它们追求的是系统的稳定性，性能好，支持高并发、安全性高

所以选择ORACLE、DB2这类数据库等等

主要是用DB2 在用AIX系统 本身兼容性又好吧这样稳定性更强，而且DB2 刚开始打开市场时是免费使用的

在金融行业，大家知道数据量大，数据复杂，更新频繁，把大量而且关系复杂的数据进行整合，二次加工，做个决策分析，这些工作的前提都是要有一个稳定高效的数据库。IBM DB2具有很好的安全性，数据可移植性，其他数据库数据可以移植过来，又善于处理关系复杂的数据，而且速度快，连接方式灵活，可通过 ODBC、JBDC、网络服务、本地客户机或异步客户机接口来实现，总之，相对其他数据库DB2具有明显的优势，正好符合银行的要求。

金融行业使用 DB2 可能是有其历史原因的， 因为金融行业本身用 IBM 的主机就比较多 ：）

还是听金融行业的兄弟们站出来说句吧

大家好

在金融行业中，我想大部分的业务系统使用的是DB2，而绝大部分的经营分析系统用的是teradata，我所知道就有工行，建行，中行，光大，浦发，民生，邮政银行等等，IBM的产品一贯是安全性的代表，在银行交易数据极其重要的前提下，选择DB2是一个不错的选择，同时，DB2的大数据处理速度也仅次于teradata，另外很多银行的硬件选择了IBM的大机，自然iBM的软件产品也是他们考虑的重中之重，至于teradata，在成功实施了walmart，ebay等超大的数据仓库后，在入主中国也强势地拿下了近10省的移动的经分系统和移动集团公司的经分系统，同时又很成功的实施了上海证交所的DW，这些事实的确证明了他们是数据仓库行业的领导者，如果不缺钱，我相信选择teradata做构建EDW是一个不错的选择！

我认为主要有以下几点：

1、历史原因

金融行业对于数据安全和系统可用性要求很高，因此，选用IBM主机的颇多。而DB2最初就是建立在主机 *** 作系统上的，毫无疑问，是与IBM主机配合最好的数据库产品，所以自然就会选择DB2数据库。由于对DB2比较熟悉，在开放式系统上也就选择了DB2数据库。

2、IBM技术支持和售后服务做的很好，产品性价比较高

根据我个人的亲身体验，IBM能够根据客户的需求进行电话或者现场技术支持，能够根据客户要求参与项目建设，与ORACLE相比，售后服务价格相对较低。

3、产品自身为用户提供了较多的监控和分析工具，便于用户自己进行问题诊断和性能优化

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