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5大數據分析軟件優勢介紹
2022-10-17
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一、Excel

Microsoft Excel是微軟公司的辦公軟件Microsoft office的組件之一,是由Microsoft為Windows和Apple Macintosh操作系統的電腦而編寫和運行的一款試算表軟件。Excel 是微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分,它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,廣泛地應用于管理、統計財經、金融等眾多領域。

  • 數據透視功能 ,一個數據透視表演變出10幾種報表,只需吹灰之力。一個新手,只要認真使用向導1-2小時就可以馬馬虎虎上路
  • 統計分析 ,其實包含在數據透視功能之中,但是非常獨特,常用的檢驗方式一鍵搞定
  • 圖表功能 ,這幾乎是Excel的獨門武工,其他程序望其項背而自殺
  • 高級篩選 ,這是Excel提供的高級查詢功能,而操作之簡單。非常超值享受
  • 自動匯總功能 ,這個功能其他程序都有,但是Excel簡便靈活
  • 高級數學計算 ,卻只要一兩個函數輕松搞定

二、SAS軟件

SAS是全球最大的軟件公司之一,是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟件。 SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。 主要優點如下:

1. 功能強大,統計方法齊,全,新

SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析,相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程, 幾乎囊括了所有最新分析方法,其分析技術先進,可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種算法和選項。

2. 使用簡便,操作靈活

SAS以一個通用的數據(DATA)步產生數據集,爾后以不同的過程調用完成各種數據分析。 其編程語句簡潔,短小,通常只需很小的幾句語句即可完成一些復雜的運算,得到滿意的結果。結果輸出以簡明的英文給出提示,統計術語規范易懂,具有初步英語和統計基礎即可。使用者只要告訴SAS“做什么”,而不必告訴其“怎么做”。

同時SAS的設計,使得任何SAS能夠“猜”出的東西用戶都不必告訴它(即無需設定),并且能自動修正一些小的錯誤(例如將DATA語句的DATA拼寫成DATE,SAS將假設為DATA繼續運行,僅在LOG中給出注釋說明)。對運行時的錯誤它盡可能地給出錯誤原因及改正方法。因而SAS將統計的科學,嚴謹和準確與便于使用者有機地結合起來,極大地方便了使用者。

3. 提供聯機幫助功能

使用過程中按下功能鍵F1,可隨時獲得幫助信息,得到簡明的操作指導。

三、R軟件

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。

主要優點如下:

  • 數據存儲和處理系統
  • 數組運算工具 (其向量、矩陣運算方面功能尤其強大)
  • 完整連貫的統計分析工具
  • 優秀的統計制圖功能
  • 簡便而強大的編程語言 :可操縱數據的輸入和輸出,可實現分支、循環,用戶可自定義功能

與其說R是一種統計軟件,還不如說R是一種數學計算的環境,因為R并不是僅僅提供若干統計程序、使用者只需指定數據庫和若干參數便可進行一個統計分析。

R的思想是:它可以提供一些集成的統計工具,但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數,從而使使用者能靈活機動的進行數據分析,甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

該語言的語法表面上類似 C,但在語義上是函數設計語言的(functional programming language)的變種并且和Lisp 以及APL有很強的兼容性。特別的是,它允許在“語言上計算”(computing on the language)。這使得它可以把表達式作為函數的輸入參數,而這種做法對統計模擬和繪圖非常有用。

R是一個免費的自由軟件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免費下載和使用的。在R主頁那兒可以下載到R的安裝程序、各種外掛程序和文檔。在R的安裝程序中只包含了8個基礎模塊,其他外在模塊可以通過CRAN獲得。

四、SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟件。主要優點如下:

1. 操作簡便

界面非常友好,除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數操作可通過鼠標拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

2. 編程方便

具有第四代語言的特點,告訴系統要做什么,無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理,無需通曉統計方法的各種算法,即可得到需要的統計分析結果。對于常見的統計方法,SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此, 用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

3. 功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。 自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法,比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

4. 數據接口

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件,文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數據文件,Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

5. 模塊組合

SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

6. 針對性強

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。并且很多群體只需要掌握簡單的操作分析,大多青睞于SPSS。

五、Python

Python(英語發音:/?pa?θ?n/), 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為 膠水語言,能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然后對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3D游戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題,某些可能不提供跨平臺的實現。

主要優點如下:

1. 簡單

Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注于解決問題而不是去搞明白語言本身。

2. 易學

Python極其容易上手,因為Python有極其簡單的說明文檔 。

3. 速度快

Python 的底層是用 C 語言寫的,很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的,運行速度非???。

4. 免費、開源

Python是FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。使用者可以自由地發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。FLOSS是基于一個團體分享知識的概念。

5. 高層語言

用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

6. 可移植性

由于它的開源本質,Python已經被移植在許多平臺上(經過改動使它能夠工作在不同平臺上)。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux開發的android平臺。

7. 解釋性

一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件(即C或C++語言)轉換到一個你的計算機使用的語言(二進制代碼,即0和1)。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。運行程序的時候,連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤復制到內存中并且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。

在計算機內部,Python解釋器把源代碼轉換成稱為字節碼的中間形式,然后再把它翻譯成計算機使用的機器語言并運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易于移植。

8. 面向對象

Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在“面向過程”的語言中,程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在“面向對象”的語言中,程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

9. 可擴展性

如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開,可以部分程序用C或C++編寫,然后在Python程序中使用它們。

10. 可嵌入性

可以把Python嵌入C/C++程序,從而向程序用戶提供腳本功能。

11. 豐富的庫

Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作,包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外,還有許多其他高質量的庫,如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

12. 規范的代碼

Python采用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

Python、Excel、R、SAS、SPSS的優勢分析完了,你心中的NO.1是哪個工具呢?

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