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。

以下为已整理软件List：

1、 MEGA 7.0.26：一款功能强大的进化树软件，用于分析来自物种和种群的DNA和蛋白质序列数据。

2、 Primer Premier 5：一款专业的引物设计软件，具有PCR或测序引物以及杂交探针设计功能。

3、 SPSS 25：一款全球领先的统计分析与数据挖掘软件，可以解决从策划、数据收集到分析、报告和部署的整个分析过程。

4、 Image Lab 3：一款十分专业且优秀的凝胶成像分析软件，主要用于生命科学和生化实验室。

5、 EndNote X9：一个专门用于管理参考文献数据库的软件，有了它，再也不用手动给参考文献编号。

6、 DNAMAN 9：一款高度集成化的分子生物学应用软件。主要功能包括多重序列对比、PCR引物设计、蛋白质分析、质粒绘图等功能。

7、 SnapGene 5.05：一款非常好用的日常分子生物学软件，可以提供最快和最简单的方式来计划、可视化和文档化的分子生物学方法。

8、 OriginPro 8.5.0：推荐一款操作简单的函数绘图工具，可用于函数的数据分析和绘图。

9、 SigmaPlot14：一个完全专业的图形和数据分析程序，它比Excel程序功能更强大，工具更多。

10、 Jade 6.5MDI：MDI Jade是处理粉末XRD数据的重要软件，也是搜索标准衍射数据的有力工具。

11、 Gaussian 09W：一个功能强大的量子化学综合软件包，可预测周期体系的能量、结构和分子轨道。

12、 ChemOffice suit 2018：Chemoffice可以说是化学结构绘制工具中的王牌软件，功能强大，涉及面广。

13、 Mestrenova14：一款好用的核磁共振数据处理软件，可预测化合物氢谱、碳谱，HSQC，杂核谱。

14、 HyperChem 8.1：一款以高质量，灵活易操作而闻名的分子模拟软件。

15、 GaussView 6：搞科研的同学都知道，制图软件一般对设备的要求非常高，GaussView软件作为化学软件中的一股清流，既可以画结构还能做各种数据计划。

16、 AutoCAD 2019：AutoCAD一般用于二维绘图、详细绘制、设计文档和基本三维设计，现已经成为国际上广为流行的绘图工具。

17、 3Dmax 2018：3DMAX是一款强大的三维设计软件，产品设计、影视动画、虚拟现实这三类它都可以很好的适用进去，而且还有很多插件和模型库可以使用。

18、 Multisim 14：Multisim是一款功能强大的电路仿真软件，在用multisim仿真的时候，在电路中加入的器件一定范围内都是可以用数学来建模器件特性的。

19、 Lumion 5：Lumion是一个实时的3D可视化工具，涉及到的领域包括建筑、规划和设计。

20、 UG 10.0：UG是为用户的产品设计及加工过程提供数字化造型和验证手段的三维软件。

21、 Matlab 2018a：Matlab2018a是一款十分专业的实用型商业数学工具，软件操作便捷，是根据用户的思维方式和工作内容打造的软件。

22、 Honeyview V5.32：小编用过的看图软件不少，轻量级的Honeyview是一款非常不错的软件，比系统自带的强，比强大到翻天的ACDSEE等老牌要快。

23、 WinRAR 5.90：用过最好的解压软件，没有之一，之前在使用360解压软件的时候，文件解压容易出现错误，且不支持Unicode，更换为WinRAR就没有问题。

生物制药常用的数据分析软件包括SPSS、SAS、R语言、Python和MATLAB等。这些软件在生物制药领域的数据处理、统计分析、数据可视化以及机器学习等方面发挥着重要作用。

首先，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款非常流行的统计分析软件，尽管其名称中带有“社会科学”的字眼，但在生物制药领域同样适用。它提供了丰富的统计分析功能，如描述性统计、t检验、方差分析（ANOVA）、回归分析、聚类分析等。这些功能可以帮助生物制药研究人员对实验数据进行深入的分析和解读。

其次，SAS（Statistical Analysis System）是另一款强大的统计分析软件，广泛应用于各个行业，包括生物制药。SAS提供了全面的数据管理和高级分析功能，如数据挖掘、预测建模、优化等。此外，SAS还具有良好的可扩展性和定制性，可以根据生物制药研究的具体需求进行功能扩展和定制开发。

在编程语言和开源工具方面，R语言和Python在生物制药数据分析中越来越受欢迎。R语言是一款专为统计计算和图形绘制设计的编程语言，拥有大量的统计分析和数据科学相关的软件包。例如，Bioconductor项目提供了许多专门用于生物信息学和生物制药数据分析的R包。Python则是一款通用编程语言，拥有强大的数据处理和机器学习库，如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn等。这些库可以帮助生物制药研究人员进行高效的数据处理、统计分析、数据可视化和机器学习建模。

最后，MATLAB（Matrix Laboratory）也是一款在生物制药领域常用的数据分析软件。它提供了强大的数值计算、矩阵运算和可视化功能，特别适用于处理复杂的数学模型和算法。此外，MATLAB还提供了丰富的工具箱，如生物信息学工具箱、统计和机器学习工具箱等，这些工具箱为生物制药研究人员提供了便捷的数据分析工具和方法。

综上所述，生物制药常用的数据分析软件多种多样，既有商业软件如SPSS和SAS，也有开源工具如R语言和Python，还有专用软件如MATLAB。这些软件各具特色，可以根据具体需求选择合适的工具进行生物制药数据分析。