数据分析 软件-数据分析软件工具有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 软件的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析 软件的解答，让我们一起看看吧。

1. 经济数据app哪个最好？
2. 有哪些好的app数据分析工具？
3. 数据分析，除了Excel数据透视表，还有什么工具？

经济数据***哪个最好？

1、《财经杂志》

在财经杂志中拥有全天候发布的第一手资讯，帮助用户全面及时的了解各类的财经新闻。还有独家的财经投资家板块，直接为用户提供股票和资金投资的建议。

2、《21财经》

为用户提供各种专业易懂的财经资讯，产品功能非常强大内容覆盖面广，拥有金融，证券，科技，经济数据等不同的频道，可以解决不同用户的需求。

有哪些好的***数据分析工具？

开发者经过较长的开发、优化、测试等阶段，成功上线 *** 之后，就要开始考虑怎么统计、分析用户的下载量、日活度、产品的排名等等事情。就像一篇文章发表之后，作者也是需要查看文章的阅读情况的。

但如果是自己去手动查询，这未免太废功夫了，而且往往做出了的效果也不是很好，这个时候就需要借助数据分析工具来24小时的监控***的数据，这样不仅大大的节约了开发者的时间，帮助开发者实时监控产品的数据，了解产品的用户特征，还能看到竞品的相关数据，开发者就可以把时间和精力放在产品功能迭代上。

七麦数据（原ASO100）就是大家需要的一个平台，能为开发者提供包括*** Store在内的应用商店排行榜和搜索结果优化方案，

七麦数据平台提供一键查询、优化检测、关键词追踪等数据服务，实现选词、优化、投放、效果追踪、竞品对比等一站式推广服务。同时也持续分享*** Store新动态、数据及干货内容，帮助企业掌握推广的核心技术。

其中免费榜和付费榜的排名，已经同步到 ios12 系统。而且最近新开发的 ASM智投平台，为国外内的开发者提供最便捷的 ASM投放服务。

数据分析，除了Excel数据***表，还有什么工具？

现在市面上有很多做数据分析、可视化图表的工具。

我们公司***购过，所以对这块比较了解，列出当时选型时主要考虑过的一些工具，给题主和其他人做参考，以下顺序随机，无优劣之分。

1. Tableau

***s://***.tableau***/zh-cn/products/desktop

这个是可视化界的大神级软件了，我们分析师强烈推荐的，可能是由于专业度比较高，选型小姐姐很久都没搞懂怎么用，因此放弃。（这个跟我们公司***购软件的要求有关，领导想要一个全员都能上手的数据软件）

2. 数据观

***s://***.shujuguan.cn/

这个是我们最后选中的数据分析工具，理由是操作简单，全员可上手。他们家的分析模板很全，从销售到财务，从人力到运营，上传数据就能自动生成报表，非常贴心。数据分析基础弱，又想试试的推荐这个。

3. Echarts

***://echarts.baidu***/index.html

这个的效果真的是蛮酷炫的，就是那种会定睛看很久的，但是需要编程基础，对于全员使用这个要求不太友好，所以最后放弃了，还是因为选型姐姐根本就不会编程。

4. 帆软

***://***.finereport***/

算是比较老牌的数据分析公司了，旗下有Finereport和FineBI，最终未入选原因是专业名词比较多，有使用门槛，没有数据协作这个功能，也就是在软件里不能像微信一样做到即时沟通，这个数据观有。

5. 永洪

***://***.yonghongtech***/

这个情况和帆软有点像，专业名词，需要SQL基础，还有一个原因是，不能连接第三方数据源，比如金数据、微信公众号、云表格这些，人工频繁导数据会增加工作量，因此放弃。

以上给大家做参考，也欢迎大家在评论区一起讨论。

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做凝聚态/统计物理的过来答一下。由于平时会有很多模拟、实验数据，所以数据分析用的非常多。不过基本没有用过Excel。总体上来说，用的最多的就是Mathematica，其次就是C/C++，然后偶尔会用Julia。

这几个工具对编程都有一定的基础要求。功能最强大的是Mathematica，但也最贵，所以知名度不是特别高（但在学术界内部，基本上都知道）；速度最快的，当然是C/C++，相同的算法，运行速度大约是Mathematica的四倍左右。Julia是专门为科学计算设计的语言，速度接近C，扩展性接近Python，很有潜力，但个人用的不多。下面分别介绍一下。

前段时间，一个名叫「Wolfram Language」的语言火了一把。很多程序员以为这是真正的「智能语言」。其实Wolfram Language就是Mathematica所用的语言，只是最近把它定名了而已。不过Mathematica的优势其实不在于其智能、自然语言识别的能力（实际工作中用的很少），而在于它巨量的函数。其内置了近五千个函数，各种功能无所不包。当然，这样大量的函数会给学习带来困难，但熟悉之后，用起来会非常舒服。比如，如果要将数列中重复元素抽出来，并标记数量，如何做呢？不怕，有内置函数Tally[]。如果要将二维数据中相连的元素用相同的颜色标记，如何做呢？一般的方法，通常是用广度优先搜索，或者深度优先搜索，去进行标记。但Mathematica有MorphologicalComponents[]——形态学分量，直接可以得到结果。所以用Mathematica做数据分析、编程，会省去大量的代码量以及编程消耗的时间，debug也会方便一些。

而在对速度要求很高的地方，则通常会使用C/C++。但如果用这些语言，基本上就要自己从头编写代码了。自由度当然很高，不过对算法水平会有要求。这个自己偶尔会用。至于Julia，其设计思想当然非常好，不过目前的库不是很多，短期内怕是比不过Python。

到此，以上就是小编对于数据分析 软件的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 软件的3点解答对大家有用。