一、有哪些好用的数据处理类软件？
数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
二、淘客数据采集类的软件都有哪些？
有个懒懒淘客助手的，就是一个很好的采集转发软件。
稳定易用。三、大数据五大类？
大概分为七大类，大数据公司分为以下几类：
数据服务：Metamarkets
数据可视化：Tableau
大数据分析：ParAccel
商业智能领域：QlikTech
数据科学：Kaggle
电子商务数据：TellApart
社交媒体数据：DataSift
四、软件运行的三大类设备？
计算机、移动设备、嵌入式设备是运行软件的三大类设备。 计算机因其高性能的处理器、强大的内存和存储能力常常被用来运行计算密集型软件，例如图形处理软件、视频编辑软件、CAD软件等。移动设备的特点是轻便易携带，具有触摸屏、无线网络等功能，在移动互联网时代已经成为人们必不可少的工具之一，通常运行应用软件和移动游戏等。嵌入式设备是在其他设备中嵌入的，通常用来完成特定的任务或控制某个设备的工作，例如汽车发动机控制器、智能家居设备等。随着物联网的发展，嵌入式设备逐渐普及，也成为软件运行的重要设备之一。
五、数据分析工具类软件，好用的有哪些？
对于初学者来说我觉得Excel是足够的，我建议题主可以坚持住Excel这条道路！人的精力是有限的，预期每个软件都会一点儿，不如把一个软件彻底搞精通！搞精通之后你再学其他软件就会轻松的多，这样一种路径其实是性价比最高的！
虽然我自己不是专业的数据分析师，但是现在天天面临着非常多纷繁复杂的数据，并且也在管理着一个大概7个人的团队，虽然我确实是不太想学新东西了，但是形势所迫，不得不利用业余时间给自己充充电，也专门报了个数据分析的班，上了几堂课之后还真有了点儿兴趣，主要是数据分析那种可以透过表面看到背后本质原因的功能吸引了我！
我这里举一个我课程中遇到的实际数据分析案例：假设你们公司有一款本地服务类app，最近发现日新增用户数明显下滑，领导看到之后很不开心，要求你马上分析出造成新增用户下滑的主要原因是什么？
其实这种问题在我的日常工作中也是非常常见的，毕竟大多数的公司不是搞慈善的，都是要以盈利为目的，而领导能看到的最直观数据就是总收入啊、总用户数量啊、总点击率等等！一看数据不理想，第一时间就会找到直接负责人问个所以然！你回答不上，那印象分就会大打折扣！
所以作为团队的负责人我必须要完成三件事：
第一步是明确问题，我至少要先确定领导看到的数据是真实准确的数据，别领导那看到的是错误的数据，那我不就当冤大头了！
第二步是分析原因，我必须得给领导分析出个一二三，说的不好听点儿，就是把自己摘清楚，甩一部分锅出去，用客观的数据告诉领导，造成这一不好看到结果不止我们团队的自己的原因，还有其他部门的问题！
第三步是提出建议！向领导争取资源，打一个翻身仗，证明自己和自己的团队！
如果你对这个案例感兴趣的话，不妨也来听听这套由知乎知学堂推出的数据分析先导课，反正对我还是有启发的，基本属于白送！
下面我就带大家一睹为快，看一看如何利用数据分析的思维走好这三步！
1. 第一步明确问题
明确问题前我们首先要确认这个数据的真实性，经确认这些数据来自于产品后台，真实准确。从数据中我们可以明显看出在4月10日用户出现了一个大幅下滑，随后便一直维持在低位！
其次我们要看一看历史同期水平如何？也就是我们要把眼光放的长远一些，拉长数据维度，为此我们找来了22年的同期数据，发现2022年曲线整体平稳，没有周期性下降，由此确定2023年4/10- 4/13的数据确实存在异常，需要进一步分析原因。
2. 第二步分析原因
分析原因阶段，常见的分析方法包括：多维度拆解分析方法、假设检验分析方法。具体来说是首先使用“多维度拆解分析方法"对问题进行拆解，将一个复杂问题细化成各个子问题；再对拆解的每个部分，使用“假设检验”找到哪里出了问题。
首先我们进行多维度拆分，我们这里按照前面提到的性别、年龄、城市和渠道维度进行拆解。
随后使用假设检验分析方法，分别假设：是性别原因、年龄原因、城市原因和渠道原因，导致新增用户数下降。
①是否是性别原因：我们先收集一下3/10-4/9每天的男性比例和4/10-4/13的男性比例，如下图所示。很显然3/10-4/13的性别比例变化非常平稳，因此说明性别原因不是造成新增用户下滑的原因。
②是否是年龄原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的年龄分布情况，我们发现两个时间段内23岁以下用户的分布存在明显差距，因此说明23及以下年龄段出现数据异常是造成新增用户下滑的一个原因。
③是否是城市原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的城市分布情况，我们发现两个时间段的城市分布没有太大区别，因此说明城市原因不是造成新增用户下滑的原因。
④是否是渠道原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的渠道分布情况，我们发现两个时间段除抖音推广页渠道外基本没有太大区别，因此说明抖音推广页出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。
至此我们分析出来了两个造成新增用户下滑的主要原因，一个是23及以下年龄段异常，一个是抖音推广页异常，如下所示：
除此之外，我们还研究了一下点击率和下载率是不是也出现了问题，最终影响到了用户新增，我们又爬取了3/10-4/13时间段内APP点击率、下载率和注册率的数据，从图中我们可以看到点击率和下载率都是处于正常波动范围内，而注册率与新增用户高度吻合，在4/月10日出现了断崖式下滑！因此说明注册率出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。
至此，我们已经分析清楚了造成新增用户下滑的3个主要原因！
3. 第三步提出建议
针对我们刚刚找出来的3个造成新增用户下滑的主要原因，我们对症下药提出了3个建议：
①调研23岁及以下用户喜欢的内容和板块，增加设计风格
②抖音素材轮换，A/B测试效果更好的素材
③开展用户调研，搞清楚为什么用户注册难：不喜欢产品风格?/板块不满足预期?/注册流程太复杂?/没有新手引导?
经过以上的这三步，我们可以说是形成了一个数据分析的闭环，从明确问题，到分析原因，再到提出建议，一气呵成！从枯燥的数据中我们居然分析出来了造成新增用户下滑的主要原因，并且还提出了改进意见！我觉得这就是数据分析的本质！
我拿着这样一个数据分析报告去找领导汇报，我想领导的火至少消了一般，至少我们找到了原因也给出了解决方案，只听领导你下令，我好好执行了！
如果你觉得上面这个实际案例看起来很过瘾的话，但这套课程应该很适合你，因为这套课程包含了大量互联网大厂的实例分析，并且是由当今数据分析课程培训领域的两位大牛亲自授课：
猴子老师拥有10年数据分析从业经验，中国科学院大学硕士，知乎数据分析首席讲师，BI数据分析大赛专家评委，科普中国作家，著有畅销书《数据分析思维》，知乎30w+粉丝答主！
Eva老师拥有8年经济分析从业经验，悉尼科技大学软件工程硕士，知乎研职在线教研负责人，曾任澳洲CoverHero保险管理APP首席运营官，具有丰富的数据分析经验！
仅需0.1元，我觉得值得给自己一个机会试一试，感受感受数据分析的魅力，最重要的是精通数据分析，请相信我你的职场之路会走的更加顺畅！
我是正男 @工藤正男 ，一个多读了几年书的博士，你的点赞、收藏和关注是对我最大的支持！每周五晚8:00视频号直播，敬请关注！
六、负荷曲线包含哪6大类数据？
按种类分为有功和无功负荷曲线，按时间长短分为日负荷曲线和年负荷曲线，按描述负荷范围分为用户的、地区的和电力系统的负荷曲线。
有功日负荷曲线，表明电力负荷在24小时内随时间的变化的情况，用来确定各发电厂任务以及确定系统运行方式等的重要数据；
有功最大负荷曲线是把一年内每月（或每日）的最大负荷抽取出来按年绘成曲线，用来安排发照发电设备的检修计划，为制定发电机组或发电厂的扩建计划提供依据；
年持续负荷曲线是按一年中系统负荷的数字大小及其持续小时数而绘制的。
七、苹果系统有ACCESS类的数据库软件吗？
推荐下我用着觉得不错的：
Toad：在 Mac App Store 上的内容
免费，可以直接在AppStore下载，支持：Oracle,PostgreSQL,MySQL,MongoDBDBeaver：http://dbeaver.jkiss.org/
Github开源，免费;
支持主流操作系统：Windows，Linux，Mac OS X，Solaris
支持所有流行的数据: MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, DB2,
SQL Server, Sybase, Teradata, MongoDB, Cassandra, Redis, etc.
jetbrains 全家桶中的 datagrip
只有一个缺点，有点贵
八、有哪些数据分析类的软件可供参考？
"有没有一款全面的、容易上手的数据统计分析软件？"在这里就分享一款全面、实用、简单好用的表格工具：SeaTable ，它是一款以在线协同表格为基础的新型数字化平台。它支持“文件”、“图片”、“单选项”、“协作人”、“计算公式”等丰富的数据类型，帮助用户用表格的形式来组织和管理各类信息。在表格基础上，它还支持自定义工作流、应用搭建、数据分析等丰富的扩展功能，让团队和企业快速搭建出灵活的业务系统和软件应用，低门槛实现工作的数字化。
SeaTable 功能丰富，简单易用，使用场景灵活。它能帮我们实现数据收集汇总、多类型数据记录、数据自动化处理、数据可视化、数据统计分析等全流程工作。针对问题，简单介绍几点。
一、数据收集、数据连接
1.灵活的数据收集功能：SeaTable 有传统表单，用它收集的数据，能实时自动汇总到表格；也有更强大的“数据收集表”，也就是表格式数据收集，用它能实现每个填写人可以填写一行或多行数据，并且每个填写人只能看到、填写和修改自己的数据，所有人填写的数据实时自动汇总，表格管理员可以看到所有数据。能方便地解决数据收集汇总的问题。
2.SeaTable 支持导入Excel、CSV文件，后续还将支持更多类型的文件导入、更方便的平台数据连接。
3.SeaTable 表格可以同时存储和运行多个脚本，支持用脚本实现自定义式的数据链接和处理。
二、多类型数据记录
SeaTable 表格支持丰富的数据类型，能帮我们记录多类型的数据信息。在表格里增加列时就需要选择一个合适的类型，这样不仅规范了数据格式，保证了数据的有效性，也方便了初始时的记录和后续的管理。
三、数据处理
1.可自动整理和快速切换查看不同角度的数据：SeaTable表格的“视图”功能，支持在表上增加多个视图，为视图设置相应的过滤等条件后，表格中的数据就会实时自动进入到各个视图里，我们可以随时快速切换查看。并且视图支持导出、打印、共享。
2.可存储和运行海量级数据：对于海量级数据，它还提供了“归档管理”功能，能方便地存储、管理、查看这些数据，可以选择自动归档功能，或手动归档单个视图，使用无忧。
3.支持用脚本处理数据：SeaTable 表格也支持使用自带的脚本功能去按需处理数据。
4.表格的“自动化规则”：这个功能也支持按设定的触发条件及动作，去自动处理数据、处理工作流程。无需代码和复杂操作。
5.支持数据处理、数据去重、数据查询、页面设计等快捷又好用的功能，可以满足数据处理相关的各项工作。
四、数据可视化
SeaTable 表格有丰富的数据可视化功能，按需一键添加即可使用，如地图、图库、日历、时间线、看板等插件。
五、统计、高级统计
1.统计：对于基础的统计分析，可以直接使用表格的“统计”功能去完成，仅需选择简单参数就可以为表的不同视图创建出统计图表、统计表格，并且实时自动更新，点击可直接进去查看和编辑，图表支持导出。
2.高级统计：它可以快速创建出更高级更多形式的统计图表，并且展示在仪表盘上，还可以随时拖动它们的位置，对于统计分析数据来说，创建快速，查看方便，一目了然。图表类型多样，包括：数字卡片、趋势图、分面图、热力图、中国地图、世界地图、组合图、饼图、折线图、基础条形图、分组条形图、各种柱状图等等。
SeaTable 不局限于数据的统计分析，更支持数据的全流程应用，支持按需求去搭建灵活的业务应用。
使用案例
SeaTable：案例 | 用 SeaTable 做装修工程项目管理，更灵活方便SeaTable：数据分析 | 如何对年终销售数据进行可视化分析，快速搞定统计图表SeaTable：案例 | 用 SeaTable 表格记录和管理信用卡法律诉讼案件台账，更简单方便SeaTable：案例 | 记录和管理团队工作计划，用 SeaTable 表格更简单方便SeaTable：案例 | 律师用 SeaTable 表格管理法律案件信息SeaTable：比传统表单更灵活的数据收集神器，试试 SeaTable 的数据收集表九、软件测试分为哪八大类？
软件测试分为静态测试，动态测试，黑盒测试和白盒测试，还有功能测试，性能测试等等，按照不同的测试方式进行划分又有不同的结果的，按照开发阶段的划分有单元测试，集成测试，确认测试，系统测试，验收测试。按照手工执行划分为手工测试和自动化测试。
十、数据标注软件？
先mark，最近在看相关的标注工具及平台视频标注工具vatic，Vatic源自MIT的一个研究项目(Video Annotation Tool from Irvine, California)。输入一段视频，支持自动抽取成粒度合适的标注任务并在流程上支持接入亚马逊的众包平台Mechanical Turk。
发布于
2024-05-18