数据采集软件有哪些（数据采集软件有哪些）

本文目录

• 数据采集软件有哪些
• 数据分析采集的好用的软件工具有哪些
• 数据采集工具有哪些
• JMTOOL到底是个什么软件
• 数据挖掘什么软件简单
• 方便好用的抓取数据的工具有哪些
• 有哪些好用的爬虫软件
• 有哪些用来收集、分析和可视化数据的软件
• 常见的大数据采集工具有哪些
• 数据分析工具类软件，好用的有哪些

数据采集软件有哪些

国内五大主流采集软件：火车头定位是具有一定代码基础的人员，具有基本的HTML基础，能看得懂网页源码和网页结构。八爪鱼操作简单，容易上手，但是，需要好好学习八爪鱼的采集原理和教程，有一定学习曲线，适合小白用户尝试，不用编程。集搜客操作简单，适用于初级用户，不用编程，后续付费要求较多。神箭手云爬虫爬虫系统框架，采集内容需要用户自写爬虫，需要编程基础。狂人采集器专注论坛、博客文本内容的抓取，不能全网数据采集，不用编程。如果没有编程基础的同志，建议学习使用八爪鱼，如果能编程的，建议基于神箭手云爬虫的基础上开发爬虫程序，大牛建议自己动手，Python和Java都可以写。

数据分析采集的好用的软件工具有哪些

八爪鱼采集器，后羿采集器，webscraper，迷你派采集器，instant scraper等都是不错的采集工具。不过面向的客户不一样，看使用顺手程度吧。

数据采集工具有哪些

如下：

1、NSLOOKUP

nslookup命令几乎在所有的PC操作系统上都有安装，用于查询DNS的记录，查看域名解析是否正常，在网络故障的时候用来诊断网络问题。信息安全人员，可以通过返回的信息进行信息搜集。

2、DIG

Dig也是对DNS信息进行搜集的工具，dig 相比nsllooup不光功能更丰富，首先通过默认的上连DNS服务器去查询对应的IP地址，然后再以设置的dnsserver为上连DNS服务器。

3、Whois

whois就是一个用来查询域名是否已经被注册，以及注册域名的详细信息的数据库（如域名所有人、域名注册商）。通过whois来实现对域名信息的查询。早期的whois查询多以命令列接口存在，但是现在出现了一些网页接口简化的线上查询工具，可以一次向不同的数据库查询。

网页接口的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令列接口的工具仍然被系统管理员广泛使用。whois通常使用TCP协议43端口。每个域名/IP的whois信息由对应的管理机构保存。

5、主动信息搜集

Recon-ng是一个信息搜集的框架，它之于信息搜集完全可以和exploit之于metasploit framework、社会工程学之于SET。

5、主动信息搜集

主动信息搜集是利用一些工具和手段，与搜集的目标发生一些交互，从而获得目标信息的一种行为。主动信息搜集的过程中无法避免会留下一些痕迹。

JMTOOL到底是个什么软件

JMTOOL是一个采集工具软件。

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术目前广泛应用于各个领域。针对制造业企业的庞大生产数据，数据采集工具尤为重要。

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集 技术广泛引用在各个领域。

比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。

采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据量测是数据采集的基础。

数据挖掘什么软件简单

数据挖掘用什么软件 1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具； 2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件，但用起来并不方便，界面也简单了点； 3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件；4.RapidMiner现在流行的势头在上升，但它的操作方式和商用软件差别较大，不支持分析流程图的方式，当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了； 5.KNIME和Orange看起来都不错，Orange界面看上去很清爽，但我发现它不支持中 文。推荐KNIME，同时安装Weka和R扩展包。对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同（Java、R、C++、Python等）来选择相应的软件。 求推荐简单好用的数据挖掘软件 10分 那肯定是SPSS啊，网上自学教程也一堆，如果你不追求特别专业的，只是想数据可视化的基础上有意思数据挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它还支持自然语言呢 常用的数据挖掘工具有哪些 RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是优秀的挖掘工具，可以依据自己的需要选择。 常用数据挖掘工具有哪些 EXCEL MATLAB Origin 等等 当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持 学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具 1、WEKA WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。 WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。 2、RapidMiner 该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。 RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。 3、NLTK 当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。 而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。 4、Orange Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。 此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。 5、KNIME 数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。 KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。 6、R-Programming 如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。 R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收...... 学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具 1、WEKA WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。 WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。 2、RapidMiner 该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。 RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。 3、NLTK 当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。 而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。 目前业界常用的数据挖掘分析工具有哪些 数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？ 那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。 哪个软件建立数据库比较简单好用 随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏 *** 、国企。 实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库 可以打 前面是 一三六 中间是 六一二零 末尾是 四一四七 北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？ 1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。 2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。 3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。 提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。 4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。 【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统主要技术指标: 支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型 标签容量：200,000 Tag 数据容量：TB级 客户端并发用户数：500 个 生产过程数据采集时间响应速度：《500 毫秒 时间戳分辨率：毫秒 存储速度：》100,000 输入值/秒存档数据回取事务吞吐量：》2,000,000 输出值/秒 实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统特性——高可用性: 1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间. 2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。 3、Creat RUN ...... 数据挖掘工具一般都有哪些 数据挖掘工具有国外的Qlik，国内的有永洪，收费是肯定的，你可以先去找些可以免费试用的挖掘工具，国内的ETHINK平台好像可以 数据挖掘工具有哪些？ SQL Server是数据库，但内建数据挖掘功能，若提到工具的话，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...

方便好用的抓取数据的工具有哪些

方便好用的抓取数据的工具有：八爪鱼、火车头、近探中国。

1、八爪鱼采集器八爪鱼是基于运营商在网实名制真实数据是整合了网页数据采集、移动互联网数据及API接口服务等服务为一体的数据服务平台。它最大的特色就是无需懂得网络爬虫技术，就能轻松完成采集。

2、火车头采集器火车采集器是目前使用人数较多的互联网数据采集软件。它凭借灵活的配置与强大的性能领先国内同类产品，并赢得众多用户的一致认可。使用火车头采集器几乎可以采集所有网页。

3、近探中国近探中国的数据服务平台里面有很多开发者上传的采集工具还有很多是免费的。不管是采集境内外网站、行业网站、政府网站、app、微博、搜索引擎、公众号、小程序等的数据还是其他数据，近探都可以完成采集还可以定制这是他们的一最大的亮点。

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

有哪些好用的爬虫软件

推荐如下：

1、神箭手云爬虫。

神箭手云是一个大数据应用开发平台，为开发者提供成套的数据采集、数据分析和机器学习开发工具，为企业提供专业化的数据抓取、数据实时监控和数据分析服务。功能强大，涉及云爬虫、API、机器学习、数据清洗、数据出售、数据订制和私有化部署等。

2、八爪鱼

八爪鱼数据采集系统以完全自主研发的分布式云计算平台为核心，可以在很短的时间内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，，规范化，摆脱对人工搜索及收集数据的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。

3、集搜客GooSeeker

GooSeeker的优点显而易见，就是其通用性，对于简单网站，其定义好规则，获取xslt文件后，爬虫代码几乎不需要修改，可结合scrapy使用，提高爬取速度。

简介：

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

有哪些用来收集、分析和可视化数据的软件

一般有四种方案：

优势： 零成本

劣势： 最多可承载几万行数据；数据分析繁琐，可视化展示有限

Excel支持从数据填写、分析到可视化的一站式需求，对于基础的数据分析来说无比强大。但是，用Excel做数据可视化需要数据分析人员每天都要从公司不同的ERP、CRM、财务系统中导出大量数据，再将多个表格用vlookup和sumif进行关联计算，最后通过把可视化图表截图放到PPT里进行日报和周报汇报。适合数据量小，对数据分析维度要求低、展现形式要求低的工作。

优势：比Excel工作量小，可以支持权限管理

劣势：需要定制开发、单表最多可承载几十万行数据

报表系统是Excel的升级版，不需要复杂函数去进行数据分析，但同时，需要IT根据你的数据分析需求定制字段，用户只能看到定制字段的数据内容，如果要进行可视化，还是需要把

优势：支持联动、下钻、跳转等动态分析，单表可支持亿行数据

劣势：需要掌握Python、R语言等程序代码，略贵

BI首先可以对接多个系统的数据源，将所有数据整合到一个平台中进行全局分析。其次就是支持实时数据展示，分析维度和深度也远远强于报表系统，支持下钻、联动等数据交互。

优势：支持可视化自助分析（不需要代码拖拽式操作）、实时数据分析

劣势：等更新的产品出来可能应该就能找到了

同样支持从数据接入、数据清洗、数据分析到数据可视化的一站式操作，但是在用户使用层面强调低代码（或零代码）开发、无缝对接、灵活部署，比如用观远Smart ETL托拉拽进可以做分析看板，无需重新建模，赋能普通业务人员做数据分析的能力，让数据员有更多时间可以专注如何将分析与业务结合。并且，还可以借助AI算法的能力构建基于未来的分析模型，比如销售预测、智能排课等。

以下以观远智能BI为例，说下每一步是如何实现的。

1、数据收集

观远智能BI可无缝对接到企业各类信息化系统中，可对接几十种数据源，实现数据互通胡融，同时也支持在线填报或Excel导入等功能。

2、数据分析

观远是典型的自助式BI平台，可支持拖拽式操作，自助化分析，极大降低分析难度；赋能分析思维，让普通业务人员专注业务本身，使其快速成长为优秀的数据分析师！

3、数据可视化

目前，观远支持50余种图表类型，涵盖柱形图、双轴图、漏斗图、帕累托图等。在此基础上，延展出投屏、幻灯片等数据可视化呈现形式，满足绝大多数数据表达需求。在动态交互上支持钻取、联动、跳转等功能，可以实现一键点击即可层层剖析数据，发现问题。在可视化展示上又支持移动BI轻应用、数据大屏和web端三种模式。

展示几张用观远BI做出来的数据看板和大屏：

奥威软件的OurwayBI就是一款完整的BI智能数据可视化分析软件。它能通过爬虫、填报、ETL工具采集数据（支持全域数据），统一数据分析口径后，再通过智能分析功能、可视化图表完成数据可视化分析。最后，将分析结果直观易懂地展现出来。

从数据采集，到数据清洗整理以及智能分析，再到后面的数据可视化呈现，都能快速实现。并且OurwayBI还有一套覆盖多行业、主流ERP的标准解决方案，预设了包括财务、仓库等板块在内的数据分析模型，像金蝶/用友标准解决方案这类的，还能实现零开发呢！

而且奥威软件出品的OurwayBI的ETL工具是可全面可视化的，能给开发和维护提供不少便利。

至于，数据可视化的效果，如果你去奥威软件的demo平台看看，就能亲自体验在线自助分析。这里就先放几张BI数据可视化报表截图，作为个开胃菜简单感受下它的直观易懂。

我们公司用的是前嗅，他们家具有数据采集，数据清洗（挖掘），多维度分析及生成可视化图表等功能，当然，我们用得比较多的是数据采集的功能，有兴趣也可以看看他们的官网。

常见的大数据采集工具有哪些

1、离线搜集工具：ETL

在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

2、实时搜集工具：Flume/Kafka

实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。

3、互联网搜集工具：Crawler, DPI等

Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。

除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。

数据分析工具类软件，好用的有哪些

数据分析工具类软件，好用的有哪些, 除了新榜，还有哪些靠谱又好用的微信数据分析工具

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多说了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。 其优点如下： 一、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来； 二、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化； 三、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握； 四、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。 但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。 SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。 Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等

有哪些好用的数据分析工具类软件？

BI数据分析工具这个可以。BI数据分析系统用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 做BI数据分析系统十多年的厂 商（奥威 软件）

spss,excel,在线spss-spssau,R等等。最好用的是在线网页spssau。

互联网数据分析工具有哪些

大数据分析的几个方面： 1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。 3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。 4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性。

现在有哪些常用的大数据分析工具？

目前市场上的数据分析工具还是比较多的，国内跟国外都有，我就介绍几款主流的给楼主。 国外： Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。 Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。 Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。 国内： FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。 永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

数据分析需要掌握的数据统计软件、还有数据分析工具有哪些，有人知道吗？

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。 瑭锦tanjurd解释而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持。