❶ 数据库软件都有那些
企业里常用的数据库软件有Mysql、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer、Oracle数据库、MongoDB。
1、Mysql。
MySQL原本是一个开放源码的关系数据库管理系统，原开发者为瑞典的MySQLAB公司，该公司于2008年被升阳微系统（SunMicrosystems）收购。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购升阳微系统公司，MySQL成为Oracle旗下产品。
MySQL由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用。
2、PostgreSQL。
PostgreSQL可以说是目前功能最强大、特性最丰富和结构最复杂的开源数据库管理系统，其中有些特性甚至连商业数据库都不具备。这个起源于加州大学伯克利分校的数据库，现已成为一项国际开发项目，并且拥有广泛的用户群，尤其是在海外，目前国内使用者也越来越多。
PostgreSQL基本上算是见证了整个数据库理论和技术的发展历程，由UCB计算机教授MichaelStonebraker于1986年创建。在此之前，Stonebraker教授主导了关系数据库Ingres研究项目，88年，提出了Postgres的第一个原型设计。
MySQL号称是使用最广泛的开源数据库，而PG则被称为功能最强大的开源数据库。
3、MicrosoftSQLServer。
SQLServer是Microsoft开发的一个关系数据库管理系统(RDBMS)，现在是世界上最为常用的数据库。SQLServer现在是包括内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、复制、安全性更好以及更多。
SQLServer是一个高度可扩展的产品，可以从一个单一的笔记本电脑上运行的任何东西或以高倍云服务器网络，或在两者之间任何东西。虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求。
4、Oracle数据库。
Oracle数据库系统是美国Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器（Client/Server，C/S）或浏览器/服务器（Browser/Server，B/S）体系结构的数据库之一。
Oracle数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。
5、MongoDB
mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的NoSQL数据库。它在轻量级JSON交换基础之上进行了扩展，即称为BSON的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。
参考资料来源：网络——Mysql
参考资料来源：网络——PostgreSQL
参考资料来源：网络——MicrosoftSQLServer
参考资料来源：网络——Oracle数据库
参考资料来源：网络——MongoDB
❷ 常用的网站数据分析工具有哪些
常用的网站数据分析工具或者软件有很多，可以分为很多不同的类型。
比如网站流量分析类，目前国内外比较好用的工具主要是AdobeAnalytics。它是通过高级可视化显示您的网站流量，进而揭示用户是如何导航、互动和转化的。
AdobeAnalytics功能有以下：
多渠道数据收集
通过多种方式来捕获几乎任何来源的数据，如网络、电子邮件、营销活动、基于Web的自助终端、移动设备、客户端服务器应用程序和大部分可访问互联网的应用程序。
自定义变量
捕获对于数据驱动型决策制定来说最为重要的以及与业务目标对应的网络和移动应用数据。
独特的处理规则
通过服务器端方法处理和填充报告变量并定义访客细分规则，从而使您能够创建所有线上数据的实时细分，而无需在站点上创建复杂的规则。
线下数据整合
将来自CRM系统或任何其他线上或线下企业数据源（如忠诚度计划级别）的数据整合成为额外的分析维度。
标签管理
AdobeExperiencePlatformLaunch可以简化标签管理并提供创新工具，以便跨数字营销系统收集和分配数据。
数据仓库和数据源
AdobeAnalytics可以为数据仓库中的客户数据提供延期存储、数据再处理和报告功能。并且数据源可以按照每日或每小时交付计划提供批量原始数据。
❸ 网站常用的分析数据工具，有哪些呀
做seo优化常用的网站数据分析工具很多，作为站长比较常用的工具，主要有大概10个，有国内的也有国外的
GoogleAnalytics
这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。
Clicky
与GoogleAnalytics这种庞大的分析系统相比，Clicky相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直观的反映出当前站点的访问情况，而且UI也比较简洁清新。
Woopra
Woopra将实时统计带到了另一个层次，它能实时直播网站的访问数据，你甚至可以使用WoopraChat部件与用户聊天。它还拥有先进的通知功能，可让你建立各类通知，如电子邮件、声音、弹出框等。
Chartbeat
这是针对新闻出版和其他类型网站的实时分析工具。针对电子商务网站的专业分析功能即将推出。它可以让你查看访问者如何与你的网站进行互动，这可以帮助你改善你的网站。
GoSquared
它提供了所有常用的分析功能，并且还可以让你查看特定访客的数据。它集成了Olark，可以让你与访客进行聊天。
Mixpanel
该工具可以让你查看访客数据，并分析趋势，以及比较几天内的变化情况。
Reinvigorate
它提供了所有常用的实时分析功能，可以让你直观地了解访客点击了哪些地方。你甚至可以查看注册用户的名称标签，这样你就可以跟踪他们对网站的使用情况了。
Piwik
这是一个开源的实时分析工具，你可以轻松下载并安装在自己的服务器上。
ShinyStat
该网站提供了四种产品，其中包括一个有限制的免费分析产品，可用于个人和非营利网站。企业版拥有搜索引擎排名检测，可以帮助你跟踪和改善网站的排名。
FoxMetrics
该工具提供了实时分析功能，基于事件和特征的概念，你还可以设置自定义事件。它可以收集与事件和特征匹配的数据，然后为你提供报告，这将有助于改善你的网站。
❹ 数据分析工具常见的有哪些
1、数据处理工具：Excel
数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据：各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。因此想从事数据分析岗位的，需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。
2、数据库：MySQL
Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作；数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化：Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观
如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富，这里不多做介绍，可以去创建一个工作区了解下。
4、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因
大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求就比较高，一般来说，大数据分析师需要会
（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。
（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师
（3）何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师
（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等
总结一下
❺ 数据可视化的工具有哪些
数据可视化的软件工具有：
1、RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具，经常被用来处理Excel表中的数据。你只需要将数据上传到RAWGraphs中，设计出你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理，保证了数据的安全性。
2、ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG，PNG，JPEG格式的图片以及PDF，也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外，ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本，这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。
3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大，安全，灵活的分析平台，支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表，或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。
4、PowerBI是微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据，如文件、文件夹和数据库，并且可以使用PowerBI软件、网页、手机应用来查看数据。PowerBI对个人用户是免费的，团队版也很便宜，单个用户每月只收取9、9美元。
❻ 主流数据分析工具有哪些
1、Excel
Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。
2、SAS软件
SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能非常强大。
3、R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。具备数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能。
4、SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是比较成熟的分析工具，操作简便、编程方便、功能强大。
5、Python
Python可以说是现在进行数据分析处理的主流软件工具了，强大的库和编程特性，可以帮助我们快速处理大规模的数据分析和挖掘任务。
❼ 网站数据分析常用工具有哪些
1、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
4、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
❽ 好的网站数据分析工具有哪些特点
EXCEL：最常见的数据分析软件，会的人比较多，功能也比较齐全，操作比较简单，可以分析，可以制图（图表类型也不少）等等，不过一旦数据量大了，EXCEL比较卡，确实有点浪费时间。
SPSS：可以分析数据，可以做一些数据模型，但需要企业人员有一定的数据和统计基础，上手相对难些，用好了很不错。
BDP个人版：有数据接入、数据处理、可视化分析等功能，操作简单，功能也比较齐全，数据图表效果也很好，主要数据可以实时更新，节省了很多重复分析的工作。不过BDP免费版接入的数据容量有限，这也是一个问题，除非要花费买容量咯。
可以根据这些特点，选择适合企业的~
❾ 数据量比较大，请问各位谁有好的数据分析工具
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