科研数据分析平台好的有哪些

⑴ 好用的数据分析工具有哪些

好用的数据分析工具有很多，比如广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）。

从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。Office插件等同于一个媒介，安装此插件可以将思迈特软件Smartbi的报表资源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，进而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思迈特软件Smartbi中的资源，生成带有参数的动态分析报告。

Office插件安装简单，与Word、PPT、WPS文字和WPS演示兼容良好，使用方便。

思迈特软件Smartbi配备专业技术支持团队，资深技术支持经验，提供思迈特软件Smartbi产品的在线支持服务。用户介入产品使用过程中，企业针对每位客户的特点和偏好，一对一的提供个性化产品和服务，用户可获得属性强烈的报表，或获得与其个人需求匹配的定制产品或服务。

对于数据分析工具我比较推荐思迈特软件Smartbi，思迈特软件Smartbi合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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⑵ 目前市场上常用的数据分析软件有哪些帮忙介绍一下

1、思迈特软件Smartbi：公司核心产品“思迈特软件Smartbi商业智能数据分析软件”（简称：思迈特软件Smartbi）是企业级商业智能应用平台，已经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。

2、Cloudera：实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。

3、MongoDB：这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据。

4、Talend：Talend是数据集成和解决方案领域的领袖级企业，他们为公共云和私有云提供了一体化的数据平台。

大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上4种工具，就是这方面常用的4种使用工具。

数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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⑶ 大数据分析平台有哪些

1、国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

2、阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

3、微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

4、微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

5、淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

6、搜狗指数： http://shu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

7、头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

8、360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

⑷ 好用的数据分析软件有哪些

1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。

2、数据处理工具：Excel。数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

3、数据库：MySQL。Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。

4、数据可视化：Tableau & 思迈特软件。如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。

5、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。

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⑸ 国内外有哪些数据分析相关的竞赛比赛网站

国外：

1、Kaggle

Kaggle: Your Home for Data Science

国内：

1、阿里的天池

天池大数据科研平台

2、SODA

SODA上海开放数据创新应用大赛

3、数据城堡

首页-DataCastle大数据竞赛平台

4、WID

WID,CCF唯一指定大数据竞赛平台

5、数据嗨客

数据嗨客 全球首家大数据教育、竞赛、服务平台

6、数据火车

数据火车—数据竞赛平台

7、大数据研究中心

大数据研究中心

8、华为云科技大赛

https://developer.huaweicloud.com/competition/competitions

9、亿信社区大数据模板比赛

http://bbs.esensoft.com/thread-132647-1-1.html