大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络分析工具的问题，于是小编就整理了4个相关介绍网络分析工具的解答，让我们一起看看吧。
数据分析，除了Excel数据***表，还有什么工具？
要想从事数据分析的工作，我觉得一定要掌握一些数据的可视化分析软件的使用方法。为什么说一定要去掌握数据可视化软件的分析方法呢，举个最简单的例子，我们都知道数据量很大，但是杂乱无章的数据本身是没有任何意义的，只有将数据进行统计分类，才能展现出庞大数据的背后意义，因此，我认为掌握一款自助式数据探索与可视化分析的软件是十分必要的。现在市面上类似的平台有很多，我用的是东软平台云的一个叫DataViz的，个人觉得还挺好用的，你可以看一下效果。
谢邀，就我的经验粗略说一说，希望能帮助到你。数据分析最易上手的首推Excel，最近版本的更新也向数据分析这方面倾斜。比较专业的是SPSS，这个基本不需要编程，但对结果的解读还是需要专业知识的。python和R这两个也是当前比较流行的数据分析软件，里面内嵌的很多函数和图表，不过需要一定的编程基础，如果你有这方面的优势，可以一试。
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。
***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）
***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。
***://echarts.baidu***/index.html
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。
excel因为可以做简单的数据分析，而给大家带来了很多便利。但如果涉及到复杂的数据分析，数据运算，大屏可视化图表，气氛就会变得尴尬起来。
接下来，我将用3分钟的时间，向你介绍一款兼容excel功能，但功能更为强大的工具——云表企业应用平台。(文末会送出免费的获取方式，如果你赶时间，也可以拖至文末获取)
运用智能搜索技术，从设计到实现只需要7分钟，可以做到媲美专业的数字大屏开发效果。增强后的数据看板功能模块，可以进行高度、灵活的自定义。
比如设定复杂的大屏背景、组件风格、界面配置、全局摆放，动态效果.......
[_a***_]人员无须设计师参与即可完成开发。
信息瞬息万变，决策毫秒之间。
DataFocus***用列式数据存储的方式，通过自带的内存计算引擎，无须预先建立CUBE，数据分析实时交互，完全满足管理决策中经常遇到的临时性分析、多变的业务需求和频繁的结果刷新。
IT部门将从此告别延时报表分析，亿级数据秒级响应。
目前，云表是有提供免费版本的，适用于中小微企业。
有什么商业分析工具的app值得推荐？
在数据量还不算大的时候，用Excel就足够了；当数据量大了很多时，ERP也能应付得来；当数据突破ERP极限时，就该BI系统了。随着互联网大数据爆发，企业日新增数据早已远超ERP的处理能力，再不换BI系统就不是加班加点的问题了，而是问题无法及时发现并解决，机遇也无法及时发现把握，成本增加，利润减少，不利于企业持续发展。
都这个时候了还用老一代分析工具，是BI系统不直观，还是BI系统分析效率不够高、不够全面深入？
BI系统的分析效率，按秒算
秒响应、秒分析、秒呈现。即使是亿级数据，也有OurwayBI这种专业BI系统轻松应对。
以OurwayBI为例，由于拥有强大的数据中心，打通多系统主数据和交易数据，统一数据分析口径，因此当前端传来分析指令时，系统可秒响应，智能匹配并运算分析，并将分析结果直接反馈到可视化图表上。整个过程耗时短短数秒即可。
即使是在浏览状态下，浏览者根据自身分析思维自定义字段与维度组合时，不管在哪个终端上，OurwayBI都能秒响应。BI系统这种秒响应秒执行的效率，极大地缩短数据分析所需周期，更及时反馈业务变化，让企业管理层更快发展并解决问题。
BI系统的报表直观程度，是一眼看透
自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
1、《谁说菜鸟不会数据分析》
是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。
不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。
而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。
2、深入浅出统计学、数据分析
写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。
两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。
3、《Excel这么用就对了》
在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。
01 - 思路篇
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。
现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）
02 - 技能篇
技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧
SQL：《零基础学SQL》
Python：《Python编程 从入门到实践》
R语言：《R语言实战》
EXCEL：《数据图形化，分析更给力》
PPT：《PPT，要你好看》
计算机工程专业和数据分析专业如何选择？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，计算机工程和数据分析专业都是典型的交叉学科，其中计算机工程是电机工程与计算机相结合的专业，既注重计算机的硬件知识，同时也注重计算机操作系统等软件知识，在当前物联网行业整体发展的大背景下，计算机工程专业的发展前景还是不错的。
数据分析专业在当前的大数据时代背景下是比较热门的专业之一，数据分析需要具备扎实的数学基础、统计学基础和计算机基础，数据分析专业更偏向于软件领域，这是与计算机工程专业的一个较为明显的区别。
在计算机工程和数据分析专业的选择上，应该考虑以下三方面因素：
第一：就业空间。计算机工程专业与数据分析专业的发展前景都比较广阔，计算机工程在产业互联网阶段也有大量的机会，主要集中在智能装备等领域，相比于传统的软件工程专业来说，计算机工程专业的毕业生往往具备更丰富的知识结构。数据分析在当前的大数据时代背景下无疑具有广阔的发展前景，数据分析是大数据价值化的主要方式，未来在广大的传统行业将释放出大量的数据分析岗位。从就业岗位的需求量上来看，数据分析可能要更具优势。
第二：发展方向。计算机工程专业的发展方向通常与工业领域有密切的关系，在当下工业互联网、智能制造等趋势的推动下，计算机工程专业的发展方向将与传统行业有密切的联系，尤其是装备制造业。数据分析的发展方向目前主要集中在互联网领域，相信在产业互联网阶段，数据分析作为数据驱动型公司的核心岗位，也将逐渐走向传统行业，从这个角度来看，数据分析的发展空间似乎要更大一些。
第三：知识结构。计算机工程比较注重两方面基础，一方面是物联知识，另一方面是计算机知识，包括电子电路知识、操作系统知识等，另外对于动手实践能力的要求比较高。数据分析专业对于数学基础的要求比较高，另外需要具备一定的统计学知识。如果数学基础比较扎实，那么选择数据分析是比较适合的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
到此，以上就是小编对于网络分析工具的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络分析工具的4点解答对大家有用。
