哪款大数据分析软件比较好(大数据分析的平台)

本文目录

1. 哪款大数据分析软件比较好
2. 大家谁有好用的看漫画的软件可以推荐吗
3. 零基础如何入门数据分析

哪款大数据分析软件比较好

1、spss

是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。

2、tabelau

程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。

3、SAS

是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。

4、PythonPandas

正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

5、Paxata

Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MSExcel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。

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大家谁有好用的看漫画的软件可以推荐吗

【WEBTOON漫画——漫画中的网红】为什么说WEBTOON漫画是漫画中的网红呢，首先可以从这么几个方面解释，WEBTOON是来自韩国方面的漫画，很多人都喜欢把韩国明星叫做“网红欧巴”，而这款在韩国已有11年服务历史的WEBTOON，进军中国大陆一开始的宣传地点也正是网红聚集地——微博，然后微博上链接会让玩家下载APP。也许很多人听过名字的韩国漫画名字不多，但是《看脸时代》这个字大家一定不会陌生吧，一个从微博上开始宣传，逐渐风靡了各个社交软件的韩国漫画，其新颖的故事情节，独特的画风，以及其漫画背后所蕴含的深刻道理，无不让玩家们深深被其吸引，与此同时，一些很具有韩国风的恐怖漫画，搞笑漫画，玄幻漫画也都能在WEBTOON漫画上找到。

在韩国，WEBTOON漫画是所有韩国漫画家都希望将作品发表的地方，其漫画产品知名度以及质量也可想而知。

【漫画人——回忆的漫画】漫画人相比于WEBTOON更加偏向于大杂烩，既有日韩漫画，也有大陆喝台湾的国产漫画，另外，漫画人内所包含的老漫画相比于其他软件更多一些，尤其适合一些80，90年代出生的日漫迷，因为这些日漫迷所接触的日漫是最多的，不像现在的青少年，很多漫画都不备允许进入中国市场，大部分都在看国产漫画。比如当年很多人看的日漫《网络英雄洛克人》，还有N多年前在《龙漫》（吉美漫画）上连载的《折纸战士》，很多是现在很少出现在连载漫画书上甚至连网页上也很难看到的，当然这些在《漫画人》中都还能找到，而小编我作为一个资深的漫迷还是相当推荐这个APP的。

【腾讯漫画——新时代漫画】腾讯给小编的感觉一只是网络百货公司的感觉，几乎只要生活有需要的地方他都会悉数涉及，比如游戏有QQ飞车，英雄联盟，CS这些，地图也有腾讯地图，读书也有QQ阅读，手机浏览器有QQ浏览器，手机软件商店有腾讯应用宝这样的，腾讯漫画也是腾讯旗下一个不可缺少的部分，不过腾讯漫画整体涉及的漫画领域主要是国产新生代漫画。

【轻漫画——漫画杂家】轻漫画相比之下漫画没有前几个多，轻漫画的主要漫画是少量日漫和一些国产漫画，而这些国产漫画中还有一些是小说改编的，比如《斗罗大陆》。另外轻漫画和其它漫画不同的是，它并不是一个完全独立的漫画软件，也许是i因为漫画资源没有前面几个漫画软件多和独立，所以在轻漫画中，我们还可以看到很多别的联合的漫画软件的漫画，比如《微漫画》，《咪骨漫画》等等这些软件的漫画推荐。

来自网络

零基础如何入门数据分析

大数据公司里一般建立数据库和分析数据的是两拨人。

如果你想学习如何建立数据库，就学SQL。结构化查询语言（StructuredQueryLanguage），简称SQL，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据及查询，更新和管理数据的系统。可以用来查询检索数据，添加修改和删除数据等等。

如果你想学习拿到数据后如何进行分析，就学Python，统计和一些机器学习算法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法，从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为这些算法中涉及了大量的统计学理论，所以有一些统计学的知识是很有帮助的，但是也不需要统计什么都懂。但是由于我们处理的数据很庞大，无法手算，必须借助计算机来帮我们进行大量的计算，所以需要学习Python编程语言来帮助我们，每个机器学习的算法都有相应的Python指令来帮你计算的。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法（OrdinaryLeastSquare），逻辑回归（LogisticRegression），逐步式回归（StepwiseRegression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptiveRegressionSplines）以及本地散点平滑估计（LocallyEstimatedScatterplotSmoothing）。

决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树（ClassificationAndRegressionTree，CART），ID3(IterativeDichotomiser3)，C4.5，Chi-squaredAutomaticInteractionDetection(CHAID),DecisionStump,随机森林（RandomForest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（GradientBoostingMachine，GBM）

神经网络：模拟生物神经网络，通常用于解决分类和回归问题。神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeuralNetwork）,反向传递（BackPropagation），Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap,SOM）等等。

好了，关于哪款大数据分析软件比较好和数据对比图怎么弄好看点的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！