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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:
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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。
软件开发流程分为: 需求确认——概要设计——详细设计——编码——单元测试——集成测试——系统测试——维护
软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。软件一般是用某种程序设计语言来实现的。通常采用软件开发工具可以进行开发。软件分为系统软件和应用软件，并不只是包括可以在计算机上运行的程序，与这些程序相关的文件一般也被认为是软件的一部分。
软件设计思路和方法的一般过程，包括设计软件的功能和实现的算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程和调试、程序联调和测试以及编写、提交程序。
扩展资料
软件开发方面的工作。具体可分为以下方面：
1 可视化编程掌握程序设计方法及可视化技术，精通一种可视化平台及其软件开发技术。获取Delphi程序员系列、Java初级或VB开发能手认证。 就业方向：企业、政府、社区、各类学校等可视化编程程序员。
2 WEB应用程序设计 具有美工基础和网页动画设计能力，掌握交互式网页程序的设计技术，能进行网站建设和维护。获取Macromedia多媒体互动设计师或Delphi初级程序员或Delphi快速网络开发工程师认证。 就业方向：企业、政府、社区、各类学校等WEB应用程序员。
3 软件测试 掌握软件测试的基本原理、方法和组织管理，精通软件测试工具。获取ATA软件测试工程师或Delphi初级程序员或Java初级程序员认证。 就业方向：企业、政府、社区、各类学校等软件测试员。
4 数据库管理 能应用关系范式进行数据库设计，精通SQL语言，胜任数据库服务器管理与应用工作。获取Oracle数据库管理或SQL Server数据库应用或Windows XP应用认证。 就业方向：企业、政府、社区、各类学校等部门的中、大型数据库管理员。
5 图形图像制作 精通国际上流行的图形/图像制作工具（如CorelDraw、Photoshop、Pagemaker等）。获取平面设计师相关的认证。 就业方向：广告制作公司、建筑设计公司、包装装璜设计公司、居室装修公司、出版印刷公司。
参考资料来源：百度百科-软件开发
(1) Tableau
Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，用户只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。Tableau的理念是，界面上的数据越容易操作，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解的越透彻。
整体来看，Tableau具备以下优势：一是学习成本低，可以快速上手；二是对于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析，做到IT和数据分析高手才能完成的工作。三是功能丰富，数据可视化独具特色，大数据处理速度也非常快。Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。
(2) Qlikview
Qlikviw曾是连续七年全球增产速度最快的BI产品，Gartner曾把它列在Leaders象限和Tableau并列为MagicProduct。和Tableau的重点倾向不同，Qlikview是一个完整的商业智能软件，可以让IT人员和业务人员构建和部署强大的数据分析应用。
Qlikview的主要特点是开发和使用简单，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些，总的来说，它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。Qlikview通过AQL架构提供灵活、强大的分析能力时，AQL架构改变了需要OLAP立方体的需求。
Qlikview的缺陷也很明显，受限于用户数（也就是说价格）和设计报表的复杂程度，只能用于少数几个管理层人员，广大的中层干部的报表问题，其实是没有解决，而且是很难用QlikView去解决的。
(3) FineBI
FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展不错，有时候和FineReport组合搭配构成企业完整商业智能解决方案推给用户，能面向企业不同阶层提供方案，是相当有竞争力的。
FineBI通过大数据引擎FineIndex，可以自动建模，傻瓜式操作，用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。
和Tableau面向数据分析师不同，FineBI面向普通的业务人员，数据分析过程更人性化，更简单和易用，并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略。但正式因为这样的定位，数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。