隨著大數據越來越深入人心，大數據這個詞也越來越流行，同時大數據的應用領域也越來越廣，那么大數據分析工具有哪些呢？還有什么其他的數據分析方法呢？還有什么是數據分析軟件呢？大數據分析工具有哪些？下面就由小編為您帶來數據分析的軟件有哪些的相關介紹。

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解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

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一、利用Excel來進行數據分析

   Excel來進行數據分析雖然有很多方便，Excel比較基礎，人人會用，開發比較通用，計算公式豐富。但是不可避免Excel分析也有很多缺點：

1.首先，你通常會失去實時的好處，電子表格是靜態工具，一個excel數據在昨天可能有用，今天或者一周以后可能就無法使用，或者不在使用，所以就需要你不得不再次手動導出數據重新進行分析。

2.使用Excel時另一個復雜因素是合并來自不同來源的信息，這是一項不容易的任務，通常是不太可能的，于商業智能工具相比存在明顯的劣勢。

3.Excel是獨立的工具，與他人共享信息是一項挑戰。

4.Excel在移動設備的可訪問性非常有限。

5.Excel電子表格在范圍跟控制和過濾策略方便的安全級別較差。

二、自主研發商業智能軟件

   對于一個企業來說，都會有自己的重心和自己熟知的領域，自主研發一個比較完善的商業智能軟件對企業來說，需要花費大量的人力，財力，并且因為企業的技術積累和在數據分析領域的積累來說，完全自主研發一個商業智能軟件，是不劃算的，也不具有市場競爭力。

數據分析的軟件

三、第三方商業智能和報表軟件

   對企業來說，要想增強數據分析能力，最好的選擇是選擇一個第三方的商業智能和報表軟件，它們在企業中的作用主要在于讓公司里的員工在需要的時候可以方便快捷得拿到數據，并基于數據做出決策，理性得推動公司發展。

    在BI工具誕生前，業務人員要按照某些維度來分析數據，完全依賴于IT人員的支持。針對業務人員提出的分析需求，IT人員的支持方式一般是是通過SQL語句從源數據庫中將分析結果導出，或者是由IT人員開發一套供業務人員使用的后臺頁面。但是在這些方式下，多數據源的情況難以被有效應對，同時業務人員對需求的頻繁變更會帶來大量的溝通成本，加重了IT人員的負擔。

    因此，“自助式分析”的概念應運而生，它主要解決的問題就是如何讓業務人員在離開IT人員支持的情況下，依然能夠隨心所欲地在自己設定的維度上進行分析，從而拿到自己需要的數據。

    自助式分析的核心技術是聯機分析處理（OLAP），它要求實施人員基于多個數據源為用戶構建一個集中式的、關系型的的多維數據模型。用戶基于多維數據模型，可以實現自由的切片、切塊、鉆取和旋轉，無需直接接觸數據源就能實現數據準備、數據查詢和數據探索等操作。

    在企業的實際IT架構中，往往會存在OA、ERP、CRM等多個數據互相獨立的業務系統。金融領域客戶一般會建設數據倉庫來實現數據的匯集，因此BI自助分析平臺的構建可以直接搭建在數據倉庫之上。

    但是，更多的客戶則沒有建設數據倉庫，但他們仍然希望對分散、異構的數據庫進行自助式分析。面對這種情況，一些BI廠商的策略是親自為客戶搭建一套數據倉庫或數據中臺，在這個基礎上再去搭建BI系統。

    與這些廠商的策略不同，Smartbi的自助分析平臺Eagle的解決方案是輕量化的，可以支持外建的多維數據庫，也內置了SmartbiMPP、Vertica等多種類型的分布式大規模并行處理數據庫接口，并通過ETL過程將來自OA、ERP、CRM等多個業務系統的數據進行統一匯集。同時，Eagle還可以構建語義層，使得業務人員無需直接接觸表名、字段名以及它們之間的復雜關系，而是直接面對自己所熟悉的業務術語和指標名稱。

    這樣，多個異構數據源的底層存儲邏輯都被Eagle所展現的語義層邏輯所屏蔽，業務人員可以通過托拉拽等可視化操作，在Eagle中實現全自助式的數據集準備、數據查詢、數據探索（交叉匯總、自由鉆取）和儀表盤制作。

     關于數據分析，百度百科上有這樣一個定義：“運用適當的統計分析方法分析收集到的大量數據，對數據進行歸納、理解、消化，使其作用最大化，使數據發揮到數據的作用。”這個句子很難理解，再簡單一點說，數據分析就是找出有用的信息，得出結論，支持決策。資料分析給我們的生活帶來了便利，但選擇合適的資料分析軟件還是需要根據個人的需要而定。上面就是小編帶給您的數據分析的軟件有哪些的相關介紹，希望對您有所幫助。