做数据分析，比较好用的软件有哪些

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。

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。

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。

R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。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。

SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策 *** 作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。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。

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利用python进行数据分析  

3nfn

本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

当我们进行数据分析时，第一个要求是数据必须达到一定的数量级并且是多样化的数据。只有这样，我们才能保证数据分析结果的准确性。所以，在了解计算机的过程中，了解数据分析的作用也是非常重要的。下面昌平北京北大青鸟为大家介绍计算机是如何获取数据的。

计算机视觉的任务是在几个视觉相关的媒体上进行一些信息处理，其中主要包括和视频。我们通过这些媒体获得的对象包括面部，人体，汽车等。这里的其他物体范围很广，如宠物，食物，一般物体分类等，但其应用范围应远远小于前三种。在经常信息总结之后，主要有两个任务，一是结构化，二是图搜。

一、结构化

结构化是指此对象可以描述的确切信息。例如，面部图像的结构化信息包括性别，年龄，表情类别，以及诸如不能戴眼镜，面具和帽子之类的信息;人体的结构包括人体上身的衣服特征等。车辆的结构化信息比较多，包含最基础的车牌、车型、颜色等细节，这些特征能够很好的进行不同类型的区别。

二、搜图

图搜索的信息库不是结构化的，计算能够得到一个特征。我们经常谈到的人脸识别是典型的图像搜索应用程序。最典型的1：N面部搜索是通过面部搜索库中的面部找到靠近它的面部。

对于结构化和图搜索这两项任务，图搜索具有更广泛的应用场景。为什么？在获得结构化信息之后，北京北大青鸟认为通常需要将其作为数据库索引进行搜索，但很难仅依赖于特定应用程序中的结构化信息，获取您要查找的对象。

每个行业都有自己的位置。AI的最大特点是数据依赖性。在学习电脑培训的过程中会发现，每个人都可能知道AI算法，并且基本上是基于学习算法。简单地说，通过大量数据注释（Data），迭代地优化网络参数以获得模型，业务层能够通过此模型执行推理计算。这样就必须保证自己拥有足够的数据。

我用的最多的软件有：1、西瓜数据2、微商相册3、Toobigdate4、快剪辑等

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