在数据的世界里，统计分析如同迷宫中的指路明灯，但对于众多学者和专业人士来说，寻找合适的工具始终是一大挑战。这里，我们将为你揭示几款备受推崇的统计分析软件，它们在易用性、功能性和专业性之间找到了微妙的平衡。

1.九数云在线数据统计分析工具-实用与智能并存

九数云，由业界知名帆软软件打造，是一款专为大数据分析而设计的神器。其低门槛的特点使得统计新手也能轻松上手，无需编写复杂函数。它的强大性能使得大规模数据的处理变得轻而易举，无需编程即可完成。操作界面简洁，只需简单拖拽，即可生成35+种专业图表，且提供丰富的主题供你选择。此外，九数云还记录分析过程，方便问题追踪和模板生成，让你的分析工作既高效又有序。

2. SAS-专业级统计分析之王

SAS，全球统计分析领域的领头羊，由两位研究生初创，如今已发展为全球员工过万的大型企业。作为统计分析的国际标准，SAS拥有30多个功能模块，涵盖了数据访问、管理、分析和展现的全面能力。然而，它的强大功能往往伴随着一定的学习曲线，需要编写汇编语言程序，更适合专业统计人员使用。

3. SPSS-社会科学研究的得力助手

SPSS，由斯坦福研究生开发，以其直观易用而知名。相较于SAS，SPSS操作更为简便，统计方法全面，图表绘制方便，尤其适合社会学研究的数据分析。SPSS13.0版提供了数据整理、统计分析、图表分析等多元功能，涵盖了描述性统计、回归分析、生存分析等多元统计分析领域。

4. Stata-精确而高效的命令式工具

Stata虽小，五脏俱全，1985年便已面世。它以命令操作为特点，分析方法全面，输出结果清晰，图表设计精良。然而，其数据兼容性和内存管理是需要改进的地方。

5. Statistica-全功能统计分析平台

Statistica由StatSoft公司开发，集成了全面的统计分析、图表制作和资料管理功能，尤其以其强大的制图功能受到赞誉，可在图表视窗中展示丰富的统计分析技术。

无论你是初入统计殿堂的新手，还是经验丰富的研究者，这些工具都能帮助你高效、准确地进行数据探索和分析，让复杂的统计分析过程变得触手可及。选择最适合你的那款，让数据说话，让智慧闪光吧！

编者按：数据科学家是21世纪的热门工作。工欲善其事必先利其器。数据分析工具何其多，究竟用哪样才合适？Lewis Chou在Medium上分析了3类6种工具的特点和适用场景，看完这篇文章，相信你就可以知道了。原文标题是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019

说到数据分析工具，我们总是有疑问。那么多的数据分析工具，它们之间究竟有什么区别？哪个更好？我应该学习哪一个？

尽管这是一个老生常谈的话题，但它确实很重要，我一直在努力寻找这个终极问题的答案。如果你到网上搜索这个领域的相关信息的话，很难找到公正的看法。因为特定数据分析工具的评估者可能会从不同的角度出发，并带有一些个人感受。

今天，让我们撇开这些个人感受。我会尝试跟大家一起客观地谈谈我对市场上数据分析工具的个人看法，以供参考。

我总共选择了三类共6种工具。接下来我会一一进行介绍。

Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

但是，有些人可能以为他们非常精通计算机编程语言，然后鄙视用Excel作为工具，因为Excel无法处理大数据。但是请考虑一下，我们日常生活中使用的数据是不是超出了大数据的限制？在我看来，Excel就是一款全能型的播放器。它最适合小型数据，而且通过插件还可以处理数百万的数据。

综上所述，基于Excel的强大功能及其用户规模，我认为它是必不可少的工具。如果你想学习数据分析，Excel绝对是首选。

商业智能是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。

Excel的产品目标不是这样。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel画课程表，制作问卷或用作计算器，甚至可以用来画画。如果你会VBA，还可以制作小型游戏。不过这些并不是真正的数据分析功能。

但是BI工具就是专门用于数据分析的。

以常见的BI工具（例如Power BI，FineReport和Tableau）为例。你会发现它们都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表来识别问题并影响决策。

这些是数据分析的唯一方法，并且在这个过程中存在一些员工的痛点。

比方说，可以用BI工具来简化重复的低附加值的数据清洗工作。

如果数据量很大，传统工具Excel是无法完成数据透视表的。

如果我们用Excel来进行图形显示，会需要花费大量时间来编辑图表，包括颜色和字体设置等琐事。

这些痛点是BI工具可以为我们带来变化和价值的地方。

现在，让我们比较一下市场上的三种流行的BI工具：Power BI，FineReport和Tableau。

1）Tableau

Tableau的核心本质实际上是Excel的数据透视表和数据透视图。可以说Tableau敏锐地意识到了Excel的这一功能。它进入BI市场较早，并延续了这一核心价值。

从发展历史和当前市场反馈的角度来看，Tableau的可视化效果更好。我不认为这是因为它的图表有多酷，但是它的设计、颜色和用户界面给我们一种简单而新鲜的感觉。

确实，这就像Tableau自己的宣传一样，他们投入了大量的学术精力来研究大家喜欢哪种图表，以及如何为用户提供操作和视觉上的终极体验。

此外，Tableau还增加了数据清洗功能和更智能的分析功能。这也是Tableau可以预期的产品开发优势。

2）Power BI

Power BI的优势在于其业务模型和数据分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是发展并不理想。因此它摆脱了Excel，发展成BI工具。作为后来者，Power BI每个月都有迭代更新，并且跟进的速度很快。

Power BI当前具有三种授权方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。与Tableau一样，免费版的功能也不完整。但是给个人用几乎已经足够。而且Power BI的数据分析功能强大。它的PowerPivot和DAX语言让我能够以类似在Excel中编写公式的方式来进行复杂的高级分析。

3）FineReport应用

FineReport之所以独特在于它的自助服务数据分析非常适合企业用户。只需简单的拖放操作，你就可以使用FineReport设计各种样式的报告，并轻松构建数据决策分析系统。

FineReport可以直接连接到各种数据库，并且方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。其格式类似于Excel的界面。功能包括报告创建，报告权限分配，报告管理，数据输入等。

此外，FineReport的可视化功能也非常突出，它提供了多种仪表板模板和许多自行开发的可视插件库。

在价格方面，FineReport的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的。

R和Python是我要讨论的第三类工具。尽管像Excel和BI工具这样的软件已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但其实它们基本上都是定制化的。如果软件没有设计某项功能或替某功能开发按钮，那很可能你就没法用它们来完成工作。

在这一点上面，编程语言是不一样的。它非常强大和灵活。你可以编写代码来执行所需的任何操作。比方说，R和Python是数据科学家必不可少的工具。从专业的角度来看，它们绝对比Excel和BI工具强大。

那么，R和Python可以实现哪些Excel和BI工具难以实现的应用场景呢？

1）专业统计分析

就R语言而言，它最擅长的是统计分析，例如正态分布，使用算法对聚类进行分类和回归分析等。这种分析就像用数据作实验一样。它可以帮助我们回答以下问题。

比方说，数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？它是否在我们想要达到的统计可控范围内？不同参数对结果的影响的大小是多少？还有假设仿真分析。如果某个参数发生变化，会带来多大影响？

2）独立预测分析

比方说，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者，我们可以根据他在网页上的浏览历史推送不同的物品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能概念。

以上比较说明了几种软件之间的区别。我想概括的要点的是，存在就是合理。Excel，BI工具或编程语言存在部分功能重叠，但它们也是互补的工具。每个应用的价值取决于要开发的应用的类型和当时的情况。

在选择数据分析工具之前，你必须首先了解自己的工作：你会不会用到我刚刚提到的应用场景。或考虑一下你的职业方向：你是面向数据科学还是业务分析的。

译者：boxi。

工具介绍

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

扩展资料

大数据分析的六个基本方面

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

深入解析Shapefile：GIS数据的幕后英雄

Shapefile，全称Spatial Object File，是地理信息系统（GIS）领域中不可或缺的一种数据存储格式，由Esri公司所定义。它以简单易用和开放性著称，被广泛应用于地图制作、数据分析和共享地理空间信息。(Shapefile由多个文件构成：

Shapefile的核心在于.shp文件，这里存放的是空间几何形状，如点、线或面的坐标数据，而.shx文件则是索引，帮助快速定位这些几何元素。dbf文件则像一个表格，存储与几何形状相关的属性信息，例如地址、人口数量等。

在线解析和转换的神器

对于那些需要在不同GIS软件之间转换数据的用户，一款在线工具Sobigrice.gitee.io()堪称福音。这款免费服务允许您上传shp文件，轻松地将其转换为geojson格式，并支持自定义样式和导出为高清图片，如jpg或png，方便可视化展示。

走进实践：如何用代码解析Shapefile

如果你想通过编程手段直接操作Shapefile，可以借助JavaScript的shapefile库。首先，通过npm安装shapefile模块(npm install shapefile

openShp(shpData).then((source)=>{

source.read().then(function log(result){

if(result.done){

return;

} else{

return source.read().then(log);

}

});

});

这段代码将逐个读取shp文件中的数据，便于进一步处理和分析。

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如果你在解析过程中遇到任何疑问，不要犹豫，可以直接在本文下方留言，我们的社区将乐意分享经验并协助解决问题。