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Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。 Excel透视表：中级一般用Excel透视表。 hihidata：比较小众的数据分析工具，三分钟就可以学会直接上手，无需下载安装，直接在线就可以使用。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的，计量经济学中经常用到。 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。 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。
国内较为知名的大数据分析软件：亿信华辰ABI、神策分析、smartbi、润乾报表，永洪BI等等。其中亿信华辰一站式数据分析平台ABI做的比较好，亿信ABI是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。使用了新一代的3D引擎技术，大屏展示炫酷。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。
数据分析软件的确有很多种，适合不同类型的人员。Excel：还是很普遍的，大部分使用，只是数据一大就比较慢，而且写函数比较麻烦，学好很重要；BDP个人版：偏向可视化分析，图表类型不少，适合数据小白使用；SAS、SPSS：会涉及到一些数据建模的东西，相对比较难。
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。 Excel透视表：中级一般用Excel透视表。 hihidata：比较小众的数据分析工具，三分钟就可以学会直接上手，无需下载安装，直接在线就可以使用。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的，计量经济学中经常用到。 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。 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。
好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:一、ExcelExcel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。二、SQL软件SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括等等。SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。三、Python软件Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。四、BI工具BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。
数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。简单说：Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。
亿信华辰—一站式数据分析平台（ABI）亿信华辰的一站式数据分析平台（ABI）是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。使用了新一代的3D引擎技术，大屏展示炫酷。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。 神策数据—神策分析神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。 永洪科技—永洪BI永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制；主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。
1、《医学库》
这是一款非常简单并且好用的医学工具，它能够为大家提供医学会议和医学培训，同时拥有海量的专业医学资讯供大家去学习和了解。
2、《医学界医生站》
你可以在这里学习到大量的临床经验。海量的视频可供大家去选择。同时还有考题考库和临床课程。当然也配备了医学工具和辅助临床的经验，让你不断成长。
3、《医学百科》
在这里你可以浏览词条和新闻，也可以搜索自己想要了解的知识，帮助你提高医学知识的掌握程度，同时还有细划分的栏目，帮助你进行系统化的学习。
4、《医学电子书包》
作为一款医学工具，它能够为你的成长护航，拥有着权威的教学模式和视频学习，各种学习资源都可以供大家去选择，同时还配备了数字教材和专业的培训。
5、《考试宝典》
在这里你可以体验到专业的医学考培资源，同时拥有海量的题库和专业的解析，帮助你提高医学掌握能力，还有备考干货和医考的各种资讯供你了解。
考试宝典，专注医学教育二十年，更多医学备考资料获取可点击：。
推荐第一个：3Dbody解剖，上解剖课必备神器；第二个：丁香园，学习讨论社区，有问题可以上去问问；第三个：YaYa医师,经验派教学代表,一流医院一线输出的教学内容,就冲这含金量可以多学学;第四个:医题库,考试看题\练习习题随身必备,不多说考试党强烈推荐;第五个:心电图普、轻盈医学等等
SPSS是一种统计分析软件，主要用于数据分析和研究。除了可以用于量刑因素的分析，SPSS还可以用于很多其他类型的论文和研究。例如，它可以用于社会科学、心理学、医学、教育等领域的研究，以及商业和市场研究。它可以用于分析数据的分布、相关性、回归、聚类和分类等方面，从而帮助研究者发现数据中的模式、趋势和关系。此外，SPSS还可以用于数据可视化和报告生成，使研究者能够更好地呈现和传达研究结果。总之，SPSS是一种功能强大的工具，可以用于各种类型的研究，从而帮助研究者更好地理解数据并得出有意义的结论。
丁香客
丁香客是丁香园旗下的一款产品。丁香园是面向医生这个群体的网站，据说有270万医生会员（占中国医生数量一半以上），其中超过70%的会员拥有硕士或博士学位，是中国医学网站与论坛的老大。丁香客可以查看动态、发布观点、上传图片、浏览文章、发布信息，是为医生群体提供专业知识交流的社交工具，适合医生及在校医学生使用。
医维度
医维度3d人体解剖app这个软件是一个提供三维画面人体解刨模型的免费软件，这个软件主要是为医学生以及专业的医疗人士提供的帮助服务软件，通过医维度人体解剖app你可以清晰的看到各种人体解刨动画，灵活控制3D模型，可以360度任意角度旋转、放大缩小察看，随时显示、隐藏、透明处理人体结构的任意一部分。这一款APP可以将繁琐的解剖学内容立体呈现，细致而准确，被称作最好的解剖学APP，可谓是学习解剖的神兵利器。
用药助手
用药助手也是丁香园旗下一款面向医生群体的APP，它可以用来查询药品说明书、查看用药指南及进行常用医学计算。它对临床医生及在校大学生（尤其是药学专业大学生）十分大！
杏树林医学文献
医学文献APP是杏树林旗下的一款产品。杏树林医学文献是国内首个个性化的医学专业文献手机应用。它囊括全球影响力最高的50多本医学杂志，包括新英格兰医学杂志（NEJM）、美国医学会杂志（JAMA）、柳叶刀杂志（Lancet）、英国医学杂志（BMJ）和中华医学会各科杂志等，覆盖超过20个专科。它对医务工作者及在校医学生的学习和科研有着巨大的帮助！（阅读专业论文对医学英语的要求非常高，所以医学生们一定要好好学习专业英语）
医景Medscape
Medscape是美国医疗健康服务网站WebMD旗下医景网的一款APP。其内容包括新闻资讯、药物配伍禁忌、治疗指南、医学计算器、医学培训等方面。Medscape是互联网上最大的免费提供临床医学全文文献和继续医学教育资源(CME)的网点。
PubMed On Tap
数据库APP，PubMed提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，其数据库来源包括MEDLINE、OLDMEDLINE、Record in process、Record supplied by publisher，核心主题为医学，亦包括其他与医学相关的领域，例如护理学等。是进行生物医学研究的必备神器！
iRadiology
医学影像学APP，内容丰富，每张片子都有标注讲解，简单易懂（当然，你要能看懂这些专业的医学英语）。
除了医学app排行榜前十名，还有很多很多非常好的医学APP，例如医学时间、全科医生、PCI病例荟、骨科时间、AO surgery、plos reader等等，另外很多医学APP都是全英文的，因此一款电子词典APP也是必不可少的（当然最好能精通医学英语）！
做数据分析，比较好用的软件有哪些？ 数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。 简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。 各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。 比较好的数据分析软件有哪些？ SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过 网站数据分析工具哪个好用些阿？ 推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准 学数据分析需要熟悉哪些软件基础 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析 再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付 常用的数据分析工具有哪些 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。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 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Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。 大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？ 大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。 推荐Hadoop，适合大数据处理的。 网上学习资料很多，自己搜去！ 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！ 加油！ 数据分析软件哪个好 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析 在大数据处理分析过程中常用的六大工具： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
软件本身是收费的，不过有盗版的， 到处都有
SPSS是一种统计分析软件，它广泛应用于社会科学和医学等领域的研究中。在这些领域中，研究者经常需要分析大量的数据并得出结论，SPSS可以帮助他们完成这些分析工作。因此，除了写一个罪的量刑因素外，使用SPSS进行数据分析也是撰写论文时常常需要的技能之一。在论文中，研究者需要使用SPSS来分析他们收集的数据，并根据结果来得出结论和提出建议。因此，熟练掌握SPSS的使用对于写论文来说是非常重要的。
我也在用spss，开始在百度上搜索下载，但是很多广告不好用，后来我自己整理了spss软件安装包，是中文破解版含安装流程，需要的朋友可以点击链接下载，希望我的回答能够帮到你！
含教程安装比较简单，可以永久使用的
《SPSS永久版安装包》高清资源下载地址：
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spss是“统计产品与服务解决方案”软件，为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。
作品相关介绍：
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统计，医学，机器学习等方向。
matlab/SPSS/DIMENSION/QUANTUM/SAS/Surveycraft/我用过的有Surveycraft/DIMENSION/QUANTUM[SPSS没用完全处理过数据[常常只用过做过渡的数据]。偶觉的想要批量大量的处理数据和分析，SPSS在效率上没有Surveycraft/QUANTUM快。像Surveycraft可以录制宏后批量出TABLE。宏自动更改设定的条件。以前常常让电脑自己跑一晚上。早上上班几百套table.就差不多搞定了。
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
软件本身是收费的，不过有盗版的， 到处都有
常用的数据处理软件有：SAS、SPSS、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。