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oracle數(shù)據(jù)庫報表制作 數(shù)據(jù)庫需要用哪些軟件?

數(shù)據(jù)庫需要用哪些軟件?這類軟件主要注意主要是用于更好的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析挖掘工作,尤其是在銀行、金融、保險業(yè)。SPSS、SAS也是主要用于統(tǒng)計分析,在虛空中統(tǒng)計學(xué)知識的一些都差不多應(yīng)用,除開具體解釋統(tǒng)計,

數(shù)據(jù)庫需要用哪些軟件?

這類軟件主要注意主要是用于更好的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析挖掘工作,尤其是在銀行、金融、保險業(yè)。

SPSS、SAS也是主要用于統(tǒng)計分析,在虛空中統(tǒng)計學(xué)知識的一些都差不多應(yīng)用,除開具體解釋統(tǒng)計,方差分析,因子分析,主成分分析,基本是的回歸,分布的位置的檢驗等等。SPSS主要是用于消費者研究較多,SAS銀行金融和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)較低,有一些難度。

R語言像是綜合性相對較大的一類數(shù)據(jù)分析工具,集統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化。

展開來,講下數(shù)據(jù)分析~

這些數(shù)據(jù)分析工具的使用應(yīng)該看需求,每個企業(yè)應(yīng)用的選擇和都有所不同。數(shù)據(jù)分析的概念很廣,站在IT的角度,實際應(yīng)用中可以不把數(shù)據(jù)分析工具組成兩個維度:

第一維度:數(shù)據(jù)存儲層——數(shù)據(jù)報表層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)充分展現(xiàn)層

第二維度:用戶級——部門級——企業(yè)級——BI級

1、數(shù)據(jù)存儲層

數(shù)據(jù)存儲啊,設(shè)計到數(shù)據(jù)庫的概念和數(shù)據(jù)庫語言,這方面不一定得深鉆研,但起碼要明白數(shù)據(jù)的存儲,數(shù)據(jù)的基本是結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。SQL查詢語言必不可少,全精通好是??蓮木唧w方法的selece查詢,restore可以修改,delete徹底刪除,truncate插入的基本是結(jié)構(gòu)和讀取數(shù)據(jù)從哪里入手。

Access2003、Access07等

,這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫,每天都用于個人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲;MySQL數(shù)據(jù)庫,這個對此部門級的或互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用是必要的,這個時候關(guān)鍵手中掌握數(shù)據(jù)庫的庫結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力;

SQL Server2005或更高版本

,對中小企業(yè),一些大型企業(yè)也是可以區(qū)分SQL Server數(shù)據(jù)庫,總之這時候本身以外數(shù)據(jù)存儲,也包括了數(shù)據(jù)報表和數(shù)據(jù)分析了,甚至還數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了;

DB2,Oracle數(shù)據(jù)庫也是規(guī)模很大數(shù)據(jù)庫

,比較多是企業(yè)級,特別是大型企業(yè)或則對數(shù)據(jù)海量存儲需求的那是前提是的了,一般規(guī)模很大數(shù)據(jù)庫公司都可以提供相當(dāng)好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺;

BI級別

,但是這個不是數(shù)據(jù)庫,完全是建立起在前面數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的,企業(yè)級應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫。DataWarehouse,組建在DW機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲基本都都是商業(yè)智能平臺,全部整合了各種數(shù)據(jù)分析,報表、分析和展露出,BI級別的數(shù)據(jù)倉庫特點BI產(chǎn)品也近幾年的大趨勢。

2、報表/BI層

企業(yè)讀取了數(shù)據(jù)不需要加載,不需要展露出,報表工具是最普片應(yīng)用的工具,尤其是在國內(nèi)。過去傳統(tǒng)報表大多解決的是展露出問題,如今像帆軟報表FineReport也會和其他應(yīng)用交叉的十字,做數(shù)據(jù)分析報表,按照接口開放功能、填報、決策報表功能,都能夠可以做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出,涵蓋面了早期商業(yè)智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI這類BI工具,可分在報表層也可分成三類數(shù)據(jù)展露出層,內(nèi)容覆蓋了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。FineBI和Tableau同一類近十多年來非常棒的軟件,可充當(dāng)可視化數(shù)據(jù)分析軟件,可正確FineBI從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)進(jìn)行報表和可視化分析。兩者相比,可視化Tableau更優(yōu),但FineBI又有另一種身份——商業(yè)智能

,所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力略勝一籌。

3、數(shù)據(jù)分析層

這個層反正有很多分析工具,肯定我們最常用的是Excel。

Excel軟件

,簡單的方法版本越高越好用這是那肯定的;不過對excel來講很多人只不過是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常強(qiáng)橫無比,甚至連可以能完成所有的統(tǒng)計分析工作!不過我也常說,有能力把Excel玩成統(tǒng)計工具還不如一類要會統(tǒng)計軟件;

SPSS軟件

:當(dāng)前版本是18,名字也改了PASWStatistics;我從3.0又開始Dos環(huán)境下編程分析,到現(xiàn)在版本的變遷也更說明SPSS社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包的變化,從看重醫(yī)學(xué)、化學(xué)等正在越發(fā)看重商業(yè)分析,現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測分析軟件;

SAS軟件

:SAS總體SPSS總之功能更加強(qiáng)大,SAS是平臺化的,EM瘋狂挖掘模塊平臺整合,相對來講,SAS比較比較難學(xué)些,但如果掌握了SAS會更有價值,比如離散選擇模型,抽樣問題,正交實驗設(shè)計等還是SAS比較好好用,另,SAS的學(xué)習(xí)材料比較好多,也不公開,會有收獲的!

JMP講

:SAS的一個分析分支

XLstat

:Excel的插件,這個可以能完成大部分SPSS統(tǒng)計分析功能

4、外在表現(xiàn)層

表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化,以上每種工具都全都需要提供了一點展現(xiàn)功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過??傊陙鞥xcel的可視化越來越大棒,配上一些插件,建議使用感更佳。

PPT:

辦公具體用法,用來寫數(shù)據(jù)分析報告;

Xmindamp百度腦圖:

梳理流程,幫助認(rèn)真思索分析,展示出數(shù)據(jù)分析的層次;

Xcelsius軟件:

Dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報表工具,也可以再讀取數(shù)據(jù)庫,在Excel里建模,互聯(lián)網(wǎng)充分展現(xiàn),最大特色那就是可以在PPT中基于動態(tài)報表。

之后,要那就證明的是,這樣的分類并也不是判別軟件,只不過想那說明軟件的應(yīng)用。有時我們把數(shù)據(jù)庫就為了參與報表分析,總是報表那是總結(jié),有的時候講那就是淋漓盡致地展現(xiàn);肯定有的時候展現(xiàn)那是總結(jié),總結(jié)都是報表,報表是數(shù)據(jù)儲存了!

bl工程師是什么?

BI工程師比較多是報表開發(fā),是需要有肯定會的數(shù)據(jù)庫經(jīng)驗,掌握到SQL查詢優(yōu)化方法,精通于Oracle、SQL Server、MySQL等通吃數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用設(shè)計、性能調(diào)優(yōu)及存儲過程的開發(fā)。能夠掌握BI查找工具,如ETL工具(如SSIS)、OLAP工具(如SSAS)和前端展示工具,認(rèn)識ETL邏輯、OLAP設(shè)計和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法。

工作職責(zé):

1.專門負(fù)責(zé)ETL設(shè)計、模型設(shè)計、開發(fā)完畢、技術(shù)支持等工作;

2.全權(quán)負(fù)責(zé)ETL應(yīng)用開發(fā),數(shù)據(jù)庫性能通過調(diào)優(yōu);

3.聯(lián)合數(shù)據(jù)吸納、加載、轉(zhuǎn)換和腳本開發(fā);

4.全權(quán)負(fù)責(zé)BI充分展現(xiàn)的開發(fā);

5.在用Hadoop,Hive等對海量藏書日志并且統(tǒng)計分析