互联网技术分析***,互联网+技术分析

1. 老铁们，问下有什么比较好的软件可以做数据分析的，推荐一下呗？
2. 互联网时代学什么技术最实用？
3. 数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

老铁们，问下有什么比较好的软件可以做数据分析的，推荐一下呗？

推荐个不用敲代码的吧！奥威BI工具。这是一个智能数据可视化分析工具，上面预设了大量智能分析功能和图形化的数据可视化图表，你可以根据自己的需求制作数据可视化分析报表。

而且在奥威BI工具做好的报表还支持多维动态自助分析。浏览者可随时修改字段与维度组合，从而切换到不同维度分析数据，也可能修改筛选条件做分析；可以联动多个数据可视化图表做分析；又或者双击智能钻取，调取相关的数据分析、明细，然后自行选择钻取路径。

数据分析软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。市面上可分析数据的软件是越来越多了，小编给大家介绍几类数据分析软件，包括以下几类：

Excel：在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据***表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。

SQL是结构化查询语言，基于数据库的语言，是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一。做专业数据分析，SQL也是必会的工具，因为要利用SQL语句来取数、清洗数据。

学好SQL，可以从事数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师），但至少需要具备下面这些技能👇

Smartbi设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，且不受维度、度量的限制，支持多数据来源，布局灵活，支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到app，支持流式布局。轻量化的BI软件，部署方便，走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。

ECharts简单来说是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件，具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

SPSS***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，完全可以满足非统计专业人士的工作需要，输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。

互联网时代学什么技术最实用？

1.网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到国内外大型电信服务商、大型通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、[_a***_]培训等工作。2.软件工程方向就业前景十分广阔，学生毕业后可以到国内外众多软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。也可以继续攻读计算机科学与技术类专业研究生和软件工程硕士。3.通信方向学生毕业后可到信息产业、财政、金融、邮电、交通、国防、大专院校和科研机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。4.网络与信息安全方向宽口径专业，主干学科为信息安全和网络工程。学生毕业后可为***、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。并可继续攻读信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的硕士学位。

知道如何去学习最实用。

互联网时代，知识和风向瞬息万变，不是说学一个什么技术最实用，最实用的是要知道如何去学习。

在今天这个时代，一个知识大爆发的时代，在技术发展的路上，可能今天一个月人类走的路，比过去一年走的都多。所以无论任何人、任何技术都时刻面临被淘汰的可能。就像在过去，可能觉得学一个厨子，有个手艺，出去给人家做饭，能挣钱，有饭吃。但是，再看今天，会做饭的机器人已经出现了，无论是火候、调料的用量还是烹饪时间，都有大数据的支撑和电气设备精准的控制，做出的口味与厨师并无二样，这就意味着可能以后很多的厨师都面临淘汰的可能。

所以，在这个时代，关键是掌握学习知识、技能的方法，就像上学的时候有的人很努力，但是学习就是不好，有的人稍微努力一下，成绩就会很好，这个里面的关键，就是有没有掌握学习的方法。所以，与其说学一门技术，不如说通过一门技术掌握适合自己的学习方法，这样才能够以不变，应万变。

可以根据自身的兴趣爱好去学习一门技术，个人建议学习电脑技术相关的专业，现在电脑行业属于热门专业，比如UI设计、动漫设计、平面设计、影视后期、室内设计、电子商务、软件开发、编程、电子竞技等等专业，就业前景及其薪资待遇都是相当不错的，兰州新华就很好，很建议入校学习。

在现在的互联网时代，人们的生活方式和各种交易很多都基于我们的互联网，互联网给我们带来了很多便利，那么在这样的时代，我们要学习哪些实用的技术呢？下面，我来说说我的看法，供大家参考:

1.区块链(这是关于网络交易安全性的技术)

2.云计算(数据太多，硬盘供求不够，需要使用虚拟的软件来存储海量的数据)

3.大数据(大数据可以帮助做决策，可以分析出人们的各种行为，从而做出相应的商业决策或者***决策)

4.网络爬虫(从网页中爬取网民浏览行为的数据，提供样本数据)

5.机器视觉(能够辨别人，人脸识别等)

6.美图软件(这也是人工智能的分支来的)

7.机器学习(训练模型，对未知事物进行预测)

8.机器人(未来街道上会有机器人巡逻，做安保)

9.数据挖掘

走在技术前沿最好，不断学习新技术新东西，保持一颗不断学习的好奇的心。

如果说未来十年学什么技术，那我会告诉你，大数据、云计算、人工智能等都是未来很有发展空间的领域。

相关：

云计算、大数据、人工智能的关系

***s://***.toutiao***/i6627***6267687789060/

大数据、云计算、人工智能，谁才有更好的发展？

***s://***.toutiao***/i6625781723403649539/

数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

Java和Python都可以用于数据分析，但是Python在数据科学和机器学习领域更受欢迎。

Python拥有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，这些库可以帮助数据分析人员进行数据处理、可视化、建模和预测等任务。此外，Python还有许多流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，可以用于构建和训练神经网络模型。

J***a也有一些数据分析库和工具，如Apache Hadoop、Apache Spark等，但是相比Python，J***a的数据分析生态系统相对较小，使用J***a进行数据分析需要更多的编程工作和代码量。

因此，如果你想从事数据分析或机器学习方面的工作，建议学习Python。但是如果你已经熟悉J***a并且对数据分析有兴趣，也可以使用J***a进行数据分析。

先说结论，

问题1回答：数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。

问题2回答：目前阶段做数据分析使用Python更高效，方便一点。

希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助

数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。

简单概括来说数据分析就是-- 处理数据然后推进优化现实工作。

数据分析应用在各行各业，互联网，工业，咨询行业等，有一个共同点，数据分析都是为业务服务的，用于解决实际运营中出来的问题，或者探索业务可优化的空间。

明白了这一点，就知道数据分析不是目的，数据分析的结果产出对业务的实际提升和优化才是目的，数据分析只是一种解决的方法，既然是方法，我们就要考虑它的效果，[_a1***_]（学习成本，使用成本）等。

以现在最热门的互联网行业的数据分析而言，随便从招聘网站上截取部分应届生数据分析师招聘JD，选取应届生是因为相对要求低一点，对题主想要入门应该更有参考下价值。

对于小中型数据一般通过python就可以完成数据分析，对于大数据的数据分析需要使用分布式数据存储和计算技术，一些常用的工具，hadoop,hive,spark,flink等。

掌握数据可视化工具使用，可以帮助我们快速了解业务数据，比如pyecharts,seaborn,plotly,matplotlib等

在进行python数据分析时候，可以借助一些工具库快速完成，比如pandas,numpy

一般公司中多用python来进行数据分析，毕竟数据科学狠多插件都非常的好用，希望对你有帮助，让我们共同进步。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，随着大数据技术的落地应用，数据分析作为大数据的常见任务会逐渐增多，未来不仅IT（互联网）行业会需要进行大量的数据分析，传统行业领域也会逐渐释放出大量的数据分析任务。

从当前的技术体系来看，目前常见的数据分析方式有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，而无论***用哪种数据分析方式，通常都离不开程序设计。当前在生产环境下，数据分析任务通常都基于平台来展开，比如Hadoop、Spark就是比较常见的数据分析平台。

在Hadoop和Spark平台下，***用J***a和Python都可以，同时也可以***用Scala和R等编程语言，开发人员可以根据自身的知识结构来选择具体的编程语言，而对于初学者来说，当前学习Python语言是不错的选择。

***用Python进行数据分析有三方面好处，其一是Python语言自身比较简单易学，初学者很容易上手；其二是Python语言有众多的库可以使用，比如Numpy、Matplotlib、Pandas等，这些库对于提升Python数据分析能力有非常直接的帮助；其三是Python语言本身就是一门全场景编程语言，具有较强的落地应用能力。

从当前的使用情况来看，在数据分析领域，Python语言的上升趋势还是比较明显的，而且数据分析人员也比较愿意使用Python，与J***a语言主要应用在IT（互联网）行业不同，Python语言在传统行业的应用也比较普遍。

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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

数据分析是一个非常广泛的领域，需要用到多种技术和工具。一般来说，数据分析需要掌握以下几个方面的技术：

1. 数据清洗、处理和可视化：涉及数据获取、数据预处理、数据清洗、数据转换、数据可视化等步骤，这些可以使用Excel、SQL、Python、R等工具进行。

2. 统计学基础和分析方法：包括概率论、统计推断、***设检验、回归分析、时间序列分析、聚类分析等方法，这些需要掌握相关数学知识，并且可以使用Python、R等工具进行实现。

3. 机器学习和深度学习：包括分类、聚类、回归、神经网络等算法，这些需要掌握相关机器学习和深度学习的理论知识，并且可以使用Python、J***a、R等工具进行实现。

对于J***a和Python哪个更好，其实取决于具体情况。J***a在企业级应用开发中比较常用，而Python在数据科学和机器学习领域比较流行。如果你主要从事企业级应用开发，那么J***a更适合你；如果你主要从事数据分析和机器学习，那么Python更适合你。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.wnpsw.com/post/20069.html