Ⅰ 分析數據的軟體有哪些
1、Excel
Excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的數據分析工具，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，數據透視圖是Excel中最重要的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表，中級學函數透視表，高級學習VBA。EXCEL功能的強大隻有那些正真學過它的人才能知道
2、sql
毫不誇張地說，SQL是數據方向所有崗位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中，理解SQL的執行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。
4、Tableau
Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處，都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、色彩及操作界面給人一種簡單，清新的感覺，做出來的圖比 excel 的更美觀。
5、SPSS
SPSS界面操作比較簡單，只要認識軟體基本界面和功能，准備好數據輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透SPSS給出的分析結果，需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型，能解決絕大部分統計學問題。
Ⅱ sql server 2016能作為數據分析 和數據挖掘的工具嗎
sql server 2016能作為數據分析 和數據挖掘的工具
能的！
Ⅲ 常見的數據分析軟體有哪些
好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍，更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具，也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面，對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言，它具有數據操作和數據定義功能，交互性強，能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統，技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集，以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎，成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度，有效處理復雜任務，是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型，以及解釋性語言的本質，使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼，適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案，可以有效地整合企業中現有的數據，快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據，幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理，數據清理，然後是數據建模，最後是數據可視化，用圖表識別問題，影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義，通過可視化工具來處理數據，使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型；它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有：采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄，並能對數據源進行預先整合和處理，通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時，提供了豐富的圖標組件，可實時顯示相關信息，便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多，如何選擇取決於企業自身的需求。因此，企業在購買數據分析軟體之前，首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手，對需求了解不多，不妨多試試BI工具，BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。
Ⅳ 數據分析工具軟體有哪些
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi
Excel也存在一些問題，長期困擾一線業務用戶：
1.首先是性能問題。對於大數據量，Excel處理起來很慢，甚至超過100萬行，就完全不支持。
2.數據獲取的過程麻煩。特別是周期性的數據獲取，每次都要找IT人員幫忙，再粘貼到excel中去。
3.共享的安全性和便利性問題。用戶大都是把Excel文件通過郵件或即時通訊軟體共享。首先，文件滿天飛，不好管理；其次，許可權不好控制，沒法做到只共享分析結果，而不共享明細數據；最後，數據沒法做到每個人的數據不同，根據用戶許可權動態更新數據。
Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。
Smartbi Excel分析的功能亮點
1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定
2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析
3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據
4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據
5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境
6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算
7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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Ⅳ SQL SERVER數據分析有哪些工具
SQL SERVER數據分析有哪些工具
R語言，免費又好用。
如果有一定的編程基礎上手會非常快，因為它不像是一門完全的編程語言，整個語言做的就是三件事，
導入數據，套用演算法分析，生成結果或者報表。
內置，第三方都有不少現成的演算法，當然你也可以自己寫演算法。
Ⅵ 請問sql server 數據分析有哪些工具
R語言，免費又好用。
如果有一定的編程基礎上手會非常快，因為它不像是一門完全的編程語言，整個語言做的就是三件事，
導入數據，套用演算法分析，生成結果或者報表。
內置，第三方都有不少現成的演算法，當然你也可以自己寫演算法。
Ⅶ 如何配置使用微軟SQL Server 數據分析工具
本系列文章分兩部分，本文是第二部分(第一部分參見：你的數據有多干凈?)。我們將以測試體驗的方式了解微軟SQL Server提供的數據分析工具。
其它一些外部分析工具具有更豐富的功能，但是SQL Server授權允許你免費就可以使用這款低調的分析工具。
接下來讓我們通過分析「AdventureWorksLT 」資料庫中的一些數據來了解這款工具。
在此之前，你需要先安裝好SQL Server集成服務，以及與SQL Server捆綁的Visual Studio精簡版。在SQL Server 2012中，叫做「SQL Server Data Tools」;而在SQL Server 2008中，名稱叫做「Business Intelligence Development Studio」。
如果你缺少這些組件，你可以運行SQL Server安裝程序並勾選相關組件，操作很簡單。
配置分析工具
不管你啟動哪個Visual Studio工作環境，都要創建一個集成服務項目。然後，從SSIS工具箱中拖拽一個數據分析任務到設計面板上，然後雙擊開始配置。
配置結果信息存儲在XML文件中，所以需要指定保存文件的名稱和路徑。
點擊目標旁邊的空白框，會出現一個箭頭。
點擊箭頭，然後點擊「New File connection」。
在結果框中，指定路徑和文件名(包括.xml後綴)。
點擊「確定」按鈕，然後點擊「Quick Profile」按鈕。
點擊「ADO.NET Connection」旁邊的「新建」按鈕。
在出現的對話框中，指定SQL Server和託管待分析數據的資料庫(我使用的是「AdventureWorksLT2012 」資料庫)，然後點擊「確定」按鈕。
點擊表或視圖下拉框，選擇待分析數據(我選用的是「SalesLT.Proct」)。
保留默認勾選的復選框，然後點擊「確定」按鈕。確定後就會回到主設計界面。
最後，按「F5」就可以開始分析了。
分析成功，在SQL Server 2008中會有一個綠色小框來顯示，在SQL Server 2012中是個綠色小勾。如果你看到紅色小框或者紅叉，那麼可以在「Progress 」標簽頁找到哪裡出錯了。
查看結果
假設你看到的是綠色(在集成服務中每個人都喜歡這個顏色)，那麼接下來啟動「Data Profile Viewer」應用程序。在開始菜單中，它在「Microsoft SQL Server XXXX」文件夾的集成服務子文件夾下。
在查看器中，點擊「打開」按鈕，找到你之前配置的xml文件。你現在可以看到分析結果了。
「adventureWorks」庫中的數據本來是乾乾凈凈的，所以我做了一些修改，你自己直接做的話看到的分析結果會不一樣。
在查看器左側面板中，你可以看到我們選擇的表，它下面是數據分析的五個不同方面(也就是我們配置任務時默認選中的五項)。
點擊「Candidate Key Profiles 」，就會在右側面板中顯示結果。
該信息展示了值的唯一性，你可以看看我的數據(修改過的)，「名稱」列包含的數據不是百分之百唯一的。
我可以點擊「名稱」列來查看更多，界面中「 Key Violations 」部分下面會顯示更多信息。
錯誤的產品是「HL Road Frame – Black, 58」，問題是有兩行有相同的名稱(產品名稱通常應該是唯一的)。
在「 Key Violations 」中的問題產品上點擊，就會顯示出需要關注的行。
在左側面板中(+微信關注網路世界)，點擊「Column Length Distribution Profiles」。
功能正如其名，這個頁面會分析每個列值的長度。
我這里顯示的結果，「顏色」列包含列最小長度是2。
就像我們前面例子中所做的那樣，我們可以向下鑽取，我可以看到那些值的分布，進一步鑽取我可以看到臟數據對應的實際行。
其它類型的分析操作都是類似的。
「Column NULL Ratio Profiles」顯示了某一列中「NULL」值的百分比。
如果你有些列實際上不允許為「NULL」，例如「Proct Name」，那麼這個功能就非常有用。
「Column Statistics Profiles 」顯示了日期和數值的最小值、最大值、平均值以及標准偏差。對於識別「327歲的員工」與「價格為負數的產品」這類不合理數據非常有幫助。
「Column Value Distribution Profiles 」顯示某一列中有多少不同的值。這對於處理像「性別」這種列是很有用的，你可能預期該列只有兩個不同值，但是卻找到了15個，很容易發現問題。
還有另外兩個分析功能也是可用的，不過默認沒有啟用。
其中一個就是「Functional Dependency Profile 」，它可以找到那些依賴於其它列值得列。
這一條功能對於檢查地址信息時很有用;例如，我們希望相同城市的地址共用相同的郵政編碼。
總結
該分析工具的局限性在於，源數據必須存儲在SQL Server資料庫中。例如，如果你希望分析存儲在平面文件中的數據，那麼你必須先把數據導入到SQL Server資料庫中。
此外，該分析工具不支持創建額外的定製分析功能實現擴展。你看到的所有功能就是它能提供的所有功能。
局限性且放一旁，SQL Server附帶提供的這款工具為那些希望得到並能快速運行數據分析的人提供了很好的起點。
轉自網界網：http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2013/20130616_272868.shtml
Ⅷ SQL資料庫分析工具
企業管理器->工具->sql事件探查器
Ⅸ SQL表查詢分析軟體
若是SQLSERVER資料庫1、啟動你的軟體2、啟動SQL的事件探查器，開啟監視任務3、運行你軟體的某個功能4、在SQL事件探查器中就能看到該軟體到底執行了什麼SQL語句若是其他資料庫，就得看該資料庫是否提供了類似資料庫監測的軟體，若是沒有，
Ⅹ 做一個小軟體查詢sql數據里的數據，只需要查詢功能就行了
做一個Java小程序,裡面放個表格,如下
import java.awt.*;
import javax.swing.*;
import java.sql.*;
import javax.swing.table.*;
private Connection conn=null;
private Statement stmt=null;
private ResultSet rs=null;
try {
Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver");
conn=DriverManager.getConnection("jdbc:odbc:ODBC數據源名",用戶名,密碼);
stmt=conn.createStatement();
rs=stmt.executeQuery("SELECT COUNT(1) FROM ftth WHERE dmdz LIKE '%2單元%'");
rs.next();
int iCount=rs.getInt("au_count");
Object[][] data=new Object[iCount][];
int i=0;
rs=stmt.executeQuery("SELECT * FROM ftth WHERE dmdz LIKE '%2單元%'");
while(rs.next()){
data[i]=new Object[iCount];
data[i][0]=rs.getString("au_fname");
data[i][1]=rs.getString("Phone");
data[i][2]=rs.getString("City");
i++;
}
JScrollPane jsp=new JScrollPane(new JTable(data,new String[]{"au_fname","Phone","City"}));
this.add(jsp);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
finally{
try {
rs.close();
stmt.close();
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}