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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python仪表编程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python仪表编程的解答，让我们一起看看吧。

1. 一般用哪些工具做大数据分析？

一般用哪些工具做大数据分析？

大家日常工作中接触了很多数据分析工具，如 excel 也算是数据分析工具，那么更深入一些的，就是sql语言，当让也可以是编程语言例如python，如果没有基础的情况下学习python 见效会比较麻烦。推荐使用门槛低的JVS，下面简要介绍JVS-数据智仓，部分功能已经开源，JVS开源地址：
***s://gitee***/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn

智仓自动化抽取数据，设置定时任务

（图片来源网络，侵删）

可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

不过，在这里推荐一些非专业人员也能完成数据分析的工具 ，个人认为推荐的两个是比较实用，好上手的数据分析工具，注册能试用，产品也在不断改进当中：

1.可视化工具，图表秀，能为用户提供在线图表制作工具和可视化交流社区，适合所有行业领域，让工作成果、报告演示瞬间出彩。

它提供了简单易用的数据分析与可视化图表制作工具，用户可以基于现有的离线数据、RDB数据以及第三方平台数据，实现数据的分析与可视化，挖掘数据价值。通过交流社区以及社交媒体分享机制，让用户之间无障碍沟通，打造全领域交流沟通平台。通过图表集市，为第三方开发者、领域分析专家与用户间搭建供需桥梁，创建最新、最专业的适合相关领域的可视化图表，构建共赢生态。

2.方便快捷的数据分析工具：dat***iz

Dat***iz为企业用户提供自助分析能力，通过多维交互分析，帮助用户快速完成数据探索，获取第一手数据分析报告，洞悉数据背后隐藏的商业价值，***企业决策，提升企业竞争力。

一般业务人员数据分析使用最广的是excel。

数据科学家一般使用R，python来分析。

工具上有spss，sas等软件。

另外各大云厂商都提供了分析建模工具。

总的来说，对业务的理解，对算法的熟悉是关键，工具都是次要的。

按需求选择吧：

19个超赞的数据科学和机器学习工具：***s://***.toutiao***/i65853795448137***901/

3大开源Python数据分析工具

***s://***.toutiao***/i6589410805932884493/

谢邀~

本君自荐一下。我们的产品诸葛io（***.zhugeio***）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。

从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如***、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以后，基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求，这也大大提供了业务人员的工作效率。

附图几张：

用户模型

全行为路径分析模型

到此，以上就是小编对于python仪表编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python仪表编程的1点解答对大家有用。

标签： 数据分析 数据 工具