❶ 資料庫軟體都有那些
企業里常用的資料庫軟體有Mysql、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer、Oracle資料庫、MongoDB。
1、Mysql。
MySQL原本是一個開放源碼的關系資料庫管理系統，原開發者為瑞典的MySQLAB公司，該公司於2008年被升陽微系統（SunMicrosystems）收購。2009年，甲骨文公司（Oracle）收購升陽微系統公司，MySQL成為Oracle旗下產品。
MySQL由於性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，因此被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。隨著MySQL的不斷成熟，它也逐漸用於更多大規模網站和應用。
2、PostgreSQL。
PostgreSQL可以說是目前功能最強大、特性最豐富和結構最復雜的開源資料庫管理系統，其中有些特性甚至連商業資料庫都不具備。這個起源於加州大學伯克利分校的資料庫，現已成為一項國際開發項目，並且擁有廣泛的用戶群，尤其是在海外，目前國內使用者也越來越多。
PostgreSQL基本上算是見證了整個資料庫理論和技術的發展歷程，由UCB計算機教授MichaelStonebraker於1986年創建。在此之前，Stonebraker教授主導了關系資料庫Ingres研究項目，88年，提出了Postgres的第一個原型設計。
MySQL號稱是使用最廣泛的開源資料庫，而PG則被稱為功能最強大的開源資料庫。
3、MicrosoftSQLServer。
SQLServer是Microsoft開發的一個關系資料庫管理系統(RDBMS)，現在是世界上最為常用的資料庫。SQLServer現在是包括內置的商務智能工具，以及一系列的分析和報告工具，可以創建資料庫、備份、復制、安全性更好以及更多。
SQLServer是一個高度可擴展的產品，可以從一個單一的筆記本電腦上運行的任何東西或以高倍雲伺服器網路，或在兩者之間任何東西。雖然說是「任何東西」，但是仍然要滿足相關的軟體和硬體的要求。
4、Oracle資料庫。
Oracle資料庫系統是美國Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式資料庫為核心的一組軟體產品，是目前最流行的客戶/伺服器（Client/Server，C/S）或瀏覽器/伺服器（Browser/Server，B/S）體系結構的資料庫之一。
Oracle資料庫是目前世界上使用最為廣泛的資料庫管理系統，作為一個通用的資料庫系統，它具有完整的數據管理功能；作為一個關系資料庫，它是一個完備關系的產品；作為分布式資料庫它實現了分布式處理功能。
5、MongoDB
mongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的開源產品，是最接近於關系型資料庫的NoSQL資料庫。它在輕量級JSON交換基礎之上進行了擴展，即稱為BSON的方式來描述其無結構化的數據類型。盡管如此它同樣可以存儲較為復雜的數據類型。
參考資料來源：網路——Mysql
參考資料來源：網路——PostgreSQL
參考資料來源：網路——MicrosoftSQLServer
參考資料來源：網路——Oracle資料庫
參考資料來源：網路——MongoDB
❷ 常用的網站數據分析工具有哪些
常用的網站數據分析工具或者軟體有很多，可以分為很多不同的類型。
比如網站流量分析類，目前國內外比較好用的工具主要是AdobeAnalytics。它是通過高級可視化顯示您的網站流量，進而揭示用戶是如何導航、互動和轉化的。
AdobeAnalytics功能有以下：
多渠道數據收集
通過多種方式來捕獲幾乎任何來源的數據，如網路、電子郵件、營銷活動、基於Web的自助終端、移動設備、客戶端伺服器應用程序和大部分可訪問互聯網的應用程序。
自定義變數
捕獲對於數據驅動型決策制定來說最為重要的以及與業務目標對應的網路和移動應用數據。
獨特的處理規則
通過伺服器端方法處理和填充報告變數並定義訪客細分規則，從而使您能夠創建所有線上數據的實時細分，而無需在站點上創建復雜的規則。
線下數據整合
將來自CRM系統或任何其他線上或線下企業數據源（如忠誠度計劃級別）的數據整合成為額外的分析維度。
標簽管理
AdobeExperiencePlatformLaunch可以簡化標簽管理並提供創新工具，以便跨數字營銷系統收集和分配數據。
數據倉庫和數據源
AdobeAnalytics可以為數據倉庫中的客戶數據提供延期存儲、數據再處理和報告功能。並且數據源可以按照每日或每小時交付計劃提供批量原始數據。
❸ 網站常用的分析數據工具，有哪些呀
做seo優化常用的網站數據分析工具很多，作為站長比較常用的工具，主要有大概10個，有國內的也有國外的
GoogleAnalytics
這是一個使用最廣泛的訪問統計分析工具，你可以看到你的網站中目前在線的訪客數量，了解他們觀看了哪些網頁、他們通過哪個網站鏈接到你的網站、來自哪個國家等等。
Clicky
與GoogleAnalytics這種龐大的分析系統相比，Clicky相對比較簡易，它在控制面板上描供了一系列統計數據，包括最近三天的訪問量、最高的20個鏈接來源及最高20個關鍵字，雖說數據種類不多，但可直觀的反映出當前站點的訪問情況，而且UI也比較簡潔清新。
Woopra
Woopra將實時統計帶到了另一個層次，它能實時直播網站的訪問數據，你甚至可以使用WoopraChat部件與用戶聊天。它還擁有先進的通知功能，可讓你建立各類通知，如電子郵件、聲音、彈出框等。
Chartbeat
這是針對新聞出版和其他類型網站的實時分析工具。針對電子商務網站的專業分析功能即將推出。它可以讓你查看訪問者如何與你的網站進行互動，這可以幫助你改善你的網站。
GoSquared
它提供了所有常用的分析功能，並且還可以讓你查看特定訪客的數據。它集成了Olark，可以讓你與訪客進行聊天。
Mixpanel
該工具可以讓你查看訪客數據，並分析趨勢，以及比較幾天內的變化情況。
Reinvigorate
它提供了所有常用的實時分析功能，可以讓你直觀地了解訪客點擊了哪些地方。你甚至可以查看注冊用戶的名稱標簽，這樣你就可以跟蹤他們對網站的使用情況了。
Piwik
這是一個開源的實時分析工具，你可以輕松下載並安裝在自己的伺服器上。
ShinyStat
該網站提供了四種產品，其中包括一個有限制的免費分析產品，可用於個人和非營利網站。企業版擁有搜索引擎排名檢測，可以幫助你跟蹤和改善網站的排名。
FoxMetrics
該工具提供了實時分析功能，基於事件和特徵的概念，你還可以設置自定義事件。它可以收集與事件和特徵匹配的數據，然後為你提供報告，這將有助於改善你的網站。
❹ 數據分析工具常見的有哪些
1、數據處理工具：Excel
數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
在Excel，需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用，特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真，掌握數據主動權，全面掌控數據；Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值，輕松整合海量數據：各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果，讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的，需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。
2、資料庫：MySQL
Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作；數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復；熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化：Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今「顏值為王」的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀
如何理解數據可視化？像我們以前上學的時候學過的柱狀圖，餅狀圖，也是數據可視化的一種。只是在現在，簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是開源的，代碼可以自己改，種類也非常豐富，這里不多做介紹，可以去創建一個工作區了解下。
4、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等
如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因
大數據分析需要處理海量的數據，這對於數據分析師的工作能力要求就比較高，一般來說，大數據分析師需要會
（1）會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。
（2）會一些SPSS modeler基礎應用，這部分技能對應數據建模分析師
（3）何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作；會使用R語言數據可視化操作，讓學員學會如何用R語言作圖，如條形圖、折線圖和組合圖等等；是R語言數據挖掘，本部分數據挖掘工程師
（4）用Python來編寫網路爬蟲程序，從頁面中抓取數據的多種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行並發抓取等
總結一下
❺ 數據可視化的工具有哪些
數據可視化的軟體工具有：
1、RAWGraphs是一個在線的數據可視化開源工具，經常被用來處理Excel表中的數據。你只需要將數據上傳到RAWGraphs中，設計出你想要的圖表，然後將其導出為SVG格式或PNG格式的圖片。此外，上傳到RAWGraphs的數據只會在網頁端進行處理，保證了數據的安全性。
2、ChartBlocks是一個在線可視化工具，它的智能數據導入向導可以引導你一步一步地導入數據和設計圖表，簡單易用，還可以通過ChartBlocks一鍵在社交媒體（如Facebook和Twitter）上分享自己的圖表。你還可以將圖表作導出為SVG，PNG，JPEG格式的圖片以及PDF，也可以生成源碼並將圖表嵌入到網站上。除了免費的個人賬戶以外，ChartBlocks還提供功能更加強大的專業賬戶和旗艦賬戶。一些數據可視化工具還為個人、團隊和企業提供了不同的版本，這些工具比免費工具有更豐富的功能和技術支持。
3、Tableau是全球知名度很高的數據可視化工具，你可以輕松用Tableau將數據轉化成你想要的形式。Tableau是一個非常強大，安全，靈活的分析平台，支持多人協作。你還可以通過Tableau軟體、網頁、甚至移動設備來隨時瀏覽已生成的圖表，或將這些圖表嵌入到報告、網頁或軟體中。
4、PowerBI是微軟開發的商業分析工具，可以很好地集成微軟的Office辦公軟體。用戶可以自由導入任何數據，如文件、文件夾和資料庫，並且可以使用PowerBI軟體、網頁、手機應用來查看數據。PowerBI對個人用戶是免費的，團隊版也很便宜，單個用戶每月只收取9、9美元。
❻ 主流數據分析工具有哪些
1、Excel
Excel 是最基礎也最常用的數據分析軟體，可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作。
2、SAS軟體
SAS是全球最大的軟體公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，功能非常強大。
3、R軟體
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。具備數組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大)，完整連貫的統計分析工具，優秀的統計制圖功能。
4、SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，也是比較成熟的分析工具，操作簡便、編程方便、功能強大。
5、Python
Python可以說是現在進行數據分析處理的主流軟體工具了，強大的庫和編程特性，可以幫助我們快速處理大規模的數據分析和挖掘任務。
❼ 網站數據分析常用工具有哪些
1、Hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
3、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。
4、Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
❽ 好的網站數據分析工具有哪些特點
EXCEL：最常見的數據分析軟體，會的人比較多，功能也比較齊全，操作比較簡單，可以分析，可以制圖（圖表類型也不少）等等，不過一旦數據量大了，EXCEL比較卡，確實有點浪費時間。
SPSS：可以分析數據，可以做一些數據模型，但需要企業人員有一定的數據和統計基礎，上手相對難些，用好了很不錯。
BDP個人版：有數據接入、數據處理、可視化分析等功能，操作簡單，功能也比較齊全，數據圖表效果也很好，主要數據可以實時更新，節省了很多重復分析的工作。不過BDP免費版接入的數據容量有限，這也是一個問題，除非要花費買容量咯。
可以根據這些特點，選擇適合企業的~
❾ 數據量比較大，請問各位誰有好的數據分析工具
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