Ⅰ 分析数据的软件有哪些
1、Excel
Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据透视图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习VBA。EXCEL功能的强大只有那些正真学过它的人才能知道
2、sql
毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
4、Tableau
Tableau这款软件 与 Excel 的数据透视图有异曲同工之处，都是可以直接用鼠标来选择行、列标签来生成各种不同的图形图表。但Tableau的设计、色彩及操作界面给人一种简单，清新的感觉，做出来的图比 excel 的更美观。
5、SPSS
SPSS界面操作比较简单，只要认识软件基本界面和功能，准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但要想读透SPSS给出的分析结果，需要比较扎实的统计学知识。侧重于统计分析类模型，能解决绝大部分统计学问题。
Ⅱ sql server 2016能作为数据分析 和数据挖掘的工具吗
sql server 2016能作为数据分析 和数据挖掘的工具
能的！
Ⅲ 常见的数据分析软件有哪些
好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。
Ⅳ 数据分析工具软件有哪些
数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi
Excel也存在一些问题，长期困扰一线业务用户：
1.首先是性能问题。对于大数据量，Excel处理起来很慢，甚至超过100万行，就完全不支持。
2.数据获取的过程麻烦。特别是周期性的数据获取，每次都要找IT人员帮忙，再粘贴到excel中去。
3.共享的安全性和便利性问题。用户大都是把Excel文件通过邮件或即时通讯软件共享。首先，文件满天飞，不好管理；其次，权限不好控制，没法做到只共享分析结果，而不共享明细数据；最后，数据没法做到每个人的数据不同，根据用户权限动态更新数据。
Smartbi Excel分析就是面向Excel用户的数据分析工具，它结合了Excel的优点，解决了Excel的问题，真正做到赋能企业一线业务用户，让人人都是自助分析师，促进企业的全民数字化运营。
Smartbi Excel分析的功能亮点
1.支持Excel直连数据库，数据准备自己搞定
2.支持使用Excel计算公式对线上线下数据做联合分析
3.支持使用Excel图形、数据透视表来分析和展现数据
4.支持模板和数据分离，重用分析模板，动态更新数据
5.支持对Excel中的数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境
6.支持超大数据量处理，支持在个人Excel端运算，也支持在服务器（集群）运算
7.支持全面的权限管控，提供细粒度的权限控制，精确控制每一个用户的数据权限
思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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Ⅳ SQL SERVER数据分析有哪些工具
SQL SERVER数据分析有哪些工具
R语言，免费又好用。
如果有一定的编程基础上手会非常快，因为它不像是一门完全的编程语言，整个语言做的就是三件事，
导入数据，套用算法分析，生成结果或者报表。
内置，第三方都有不少现成的算法，当然你也可以自己写算法。
Ⅵ 请问sql server 数据分析有哪些工具
R语言，免费又好用。
如果有一定的编程基础上手会非常快，因为它不像是一门完全的编程语言，整个语言做的就是三件事，
导入数据，套用算法分析，生成结果或者报表。
内置，第三方都有不少现成的算法，当然你也可以自己写算法。
Ⅶ 如何配置使用微软SQL Server 数据分析工具
本系列文章分两部分，本文是第二部分(第一部分参见：你的数据有多干净?)。我们将以测试体验的方式了解微软SQL Server提供的数据分析工具。
其它一些外部分析工具具有更丰富的功能，但是SQL Server授权允许你免费就可以使用这款低调的分析工具。
接下来让我们通过分析“AdventureWorksLT ”数据库中的一些数据来了解这款工具。
在此之前，你需要先安装好SQL Server集成服务，以及与SQL Server捆绑的Visual Studio精简版。在SQL Server 2012中，叫做“SQL Server Data Tools”;而在SQL Server 2008中，名称叫做“Business Intelligence Development Studio”。
如果你缺少这些组件，你可以运行SQL Server安装程序并勾选相关组件，操作很简单。
配置分析工具
不管你启动哪个Visual Studio工作环境，都要创建一个集成服务项目。然后，从SSIS工具箱中拖拽一个数据分析任务到设计面板上，然后双击开始配置。
配置结果信息存储在XML文件中，所以需要指定保存文件的名称和路径。
点击目标旁边的空白框，会出现一个箭头。
点击箭头，然后点击“New File connection”。
在结果框中，指定路径和文件名(包括.xml后缀)。
点击“确定”按钮，然后点击“Quick Profile”按钮。
点击“ADO.NET Connection”旁边的“新建”按钮。
在出现的对话框中，指定SQL Server和托管待分析数据的数据库(我使用的是“AdventureWorksLT2012 ”数据库)，然后点击“确定”按钮。
点击表或视图下拉框，选择待分析数据(我选用的是“SalesLT.Proct”)。
保留默认勾选的复选框，然后点击“确定”按钮。确定后就会回到主设计界面。
最后，按“F5”就可以开始分析了。
分析成功，在SQL Server 2008中会有一个绿色小框来显示，在SQL Server 2012中是个绿色小勾。如果你看到红色小框或者红叉，那么可以在“Progress ”标签页找到哪里出错了。
查看结果
假设你看到的是绿色(在集成服务中每个人都喜欢这个颜色)，那么接下来启动“Data Profile Viewer”应用程序。在开始菜单中，它在“Microsoft SQL Server XXXX”文件夹的集成服务子文件夹下。
在查看器中，点击“打开”按钮，找到你之前配置的xml文件。你现在可以看到分析结果了。
“adventureWorks”库中的数据本来是干干净净的，所以我做了一些修改，你自己直接做的话看到的分析结果会不一样。
在查看器左侧面板中，你可以看到我们选择的表，它下面是数据分析的五个不同方面(也就是我们配置任务时默认选中的五项)。
点击“Candidate Key Profiles ”，就会在右侧面板中显示结果。
该信息展示了值的唯一性，你可以看看我的数据(修改过的)，“名称”列包含的数据不是百分之百唯一的。
我可以点击“名称”列来查看更多，界面中“ Key Violations ”部分下面会显示更多信息。
错误的产品是“HL Road Frame – Black, 58”，问题是有两行有相同的名称(产品名称通常应该是唯一的)。
在“ Key Violations ”中的问题产品上点击，就会显示出需要关注的行。
在左侧面板中(+微信关注网络世界)，点击“Column Length Distribution Profiles”。
功能正如其名，这个页面会分析每个列值的长度。
我这里显示的结果，“颜色”列包含列最小长度是2。
就像我们前面例子中所做的那样，我们可以向下钻取，我可以看到那些值的分布，进一步钻取我可以看到脏数据对应的实际行。
其它类型的分析操作都是类似的。
“Column NULL Ratio Profiles”显示了某一列中“NULL”值的百分比。
如果你有些列实际上不允许为“NULL”，例如“Proct Name”，那么这个功能就非常有用。
“Column Statistics Profiles ”显示了日期和数值的最小值、最大值、平均值以及标准偏差。对于识别“327岁的员工”与“价格为负数的产品”这类不合理数据非常有帮助。
“Column Value Distribution Profiles ”显示某一列中有多少不同的值。这对于处理像“性别”这种列是很有用的，你可能预期该列只有两个不同值，但是却找到了15个，很容易发现问题。
还有另外两个分析功能也是可用的，不过默认没有启用。
其中一个就是“Functional Dependency Profile ”，它可以找到那些依赖于其它列值得列。
这一条功能对于检查地址信息时很有用;例如，我们希望相同城市的地址共用相同的邮政编码。
总结
该分析工具的局限性在于，源数据必须存储在SQL Server数据库中。例如，如果你希望分析存储在平面文件中的数据，那么你必须先把数据导入到SQL Server数据库中。
此外，该分析工具不支持创建额外的定制分析功能实现扩展。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附带提供的这款工具为那些希望得到并能快速运行数据分析的人提供了很好的起点。
转自网界网：http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2013/20130616_272868.shtml
Ⅷ SQL数据库分析工具
企业管理器->工具->sql事件探查器
Ⅸ SQL表查询分析软件
若是SQLSERVER数据库1、启动你的软件2、启动SQL的事件探查器，开启监视任务3、运行你软件的某个功能4、在SQL事件探查器中就能看到该软件到底执行了什么SQL语句若是其他数据库，就得看该数据库是否提供了类似数据库监测的软件，若是没有，
Ⅹ 做一个小软件查询sql数据里的数据，只需要查询功能就行了
做一个Java小程序,里面放个表格,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数据源名",用户名,密码);
stmt=conn.createStatement();
rs=stmt.executeQuery("SELECT COUNT(1) FROM ftth WHERE dmdz LIKE '%2单元%'");
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单元%'");
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();
}
}