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其实数据软件的问题并不复杂 ，但是又很多的朋友都不太了解大数据软件十大排名
，因此呢，今天小编就来为大家分享数据软件的一些知识 ，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 常用的大数据分析软件有哪些
2. 数据统计软件有哪些
3. 数据库软件都有那些

一、常用的大数据分析软件有哪些

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
。

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

有QlikView 、 Tableau、Style Intelligence等等 。

5
、SAS是一种广泛应用于数据分析的软件，具有强大的数据处理和分析能力。它提供了丰富的数据处理功能 ，包括数据清洗、数据转换等
。同时
，SAS还有强大的统计分析功能，支持各种高级的统计分析方法。此外 ，SAS还有良好的用户界面和操作性
，使得用户可以方便地完成任务 。

6 、以上四种数据统计软件都是在各个领域广泛应用，它们各有优势 ，可以根据具体的需求选择合适的软件
。

三
、数据库软件都有那些

企业里常用的数据库软件有Mysql、PostgreSQL 、MicrosoftSQLServer
、Oracle数据库、MongoDB。

MySQL原本是一个开放源码的关系数据库管理系统
，原开发者为瑞典的MySQLAB公司，该公司于2008年被升阳微系统（SunMicrosystems）收购 。2009年 ，甲骨文公司（Oracle）收购升阳微系统公司，MySQL成为Oracle旗下产品
。

MySQL由于性能高 、成本低
、可靠性好
，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟 ，它也逐渐用于更多大规模网站和应用 。

PostgreSQL可以说是目前功能最强大、特性最丰富和结构最复杂的开源数据库管理系统
，其中有些特性甚至连商业数据库都不具备
。这个起源于加州大学伯克利分校的数据库，现已成为一项国际开发项目 ，并且拥有广泛的用户群
，尤其是在海外，目前国内使用者也越来越多。

PostgreSQL基本上算是见证了整个数据库理论和技术的发展历程 ，由UCB计算机教授MichaelStonebraker于1986年创建 。在此之前
，Stonebraker教授主导了关系数据库Ingres研究项目，88年 ，提出了Postgres的第一个原型设计
。

MySQL号称是使用最广泛的开源数据库
，而PG则被称为功能最强大的开源数据库。

SQLServer是Microsoft开发的一个关系数据库管理系统(RDBMS)，现在是世界上最为常用的数据库 。SQLServer现在是包括内置的商务智能工具 ，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库 、备份
、复制、安全性更好以及更多。

SQLServer是一个高度可扩展的产品
，可以从一个单一的笔记本电脑上运行的任何东西或以高倍云服务器网络，或在两者之间任何东西
。虽然说是“任何东西” ，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求。

Oracle数据库系统是美国Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品
，是目前最流行的客户/服务器（Client/Server，C/S）或浏览器/服务器（Browser/Server ，B/S）体系结构的数据库之一 。

Oracle数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统
，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库 ，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能
。

mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品
，是最接近于关系型数据库的NoSQL数据库。它在轻量级JSON交换基础之上进行了扩展，即称为BSON的方式来描述其无结构化的数据类型 。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型
。

参考资料来源：百度百科——Mysql

参考资料来源：百度百科——PostgreSQL

参考资料来源：百度百科——MicrosoftSQLServer

参考资料来源：百度百科——Oracle数据库

参考资料来源：百度百科——MongoDB

关于数据软件的内容到此结束 ，希望对大家有所帮助。

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 。

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。

二
、数据统计软件有哪些

1、数据统计软件有很多 ，常用的包括Excel 、SPSS
、R语言、SAS等 。

2 、Excel是一款广泛应用于数据统计的软件，它内置了丰富的数据处理和分析工具
，如数据筛选
、排序、分组 、透视表等
。用户可以通过简单的操作，快速完成数据的整理、清洗和初步分析。同时 ，Excel还有强大的数据可视化功能
，可以生成直观的图表，帮助用户更好地理解数据 。

3
、SPSS是一款功能强大的统计分析软件 ，广泛应用于社会科学、自然科学等领域
。它提供了丰富的统计分析方法
，包括描述性统计 、推断性统计
、回归分析等。用户可以通过简单的操作，完成复杂的数据统计分析工作 。同时 ，SPSS还有丰富的数据导入和导出功能
，方便与其他软件进行数据交换
。

4、R语言是一种强大的开源数据统计软件，广泛应用于数据科学 、机器学习等领域。它提供了丰富的统计模型和算法 ，包括线性模型
、决策树、聚类分析等 。用户可以通过编写代码
，实现复杂的数据处理和统计分析。R语言还有强大的数据可视化功能，可以生成各种高质量的图表和图形
。