自定义数据分析工具(自定义数据解析错误怎么办)

本文将为您推荐24款高效的数据可视化分析工具，旨在提供给您丰富的选择与深度的数据洞察。

首先，Excel作为入门级工具，适合快速处理数据，创建内部使用数据图表。尽管如此，其在颜色、线条和样式上的选择有限，可能难以满足专业出版物和网站需求。

国云大数据魔镜是一款免费的新型大数据可视化分析工具，具备多种功能，如上卷下钻、数据预测、聚类分析、相关性分析、数据联想、决策树、地图、组合图等，操作简单，功能强大。

Smartbi支持使用Excel作为报表设计器，兼容Excel的配置项，设计复杂的仪表盘样式，通过Excel插件实现如迷你图、帕累托图、子弹图、小又多图等特色图形，以及柱图、饼图、线图、雷达图等常用图形，结合动态数据进行数据展现。

Gephi是一款用于社会图谱数据可视化分析的工具，能处理大规模数据集，作为可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

CartoDB是一个易于使用的网站，允许用户轻松地将表格数据与地图关联起来，是处理地图数据的优秀选择。

Google Chart API提供了一种完美的数据可视化方式，包括大量图表类型，从简单的线图到复杂的分层树地图，内置动画和交互控制，适合多种需求。

D3是一种支持SVG渲染的JavaScript库，适用于创建复杂图表样式，如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等，提供丰富的功能和定制选项。

Crossfilter是一款图表和互动图形用户界面的小程序，数据可视化与交互性并重，当调整图表输入范围时，关联图表数据会相应变化。

R语言是用于统计分析和绘图的强大工具，不仅支持矩阵计算，还用于大规模数据集的分析，提供广泛的统计分析和绘图功能。

Weka是一个用于数据分析的优秀工具，不仅能对大量数据进行分类和聚类，还能生成简单的图表，提供数据探索的全面解决方案。

Processing是数据可视化的首选工具，通过简单的代码编译成Java，可在所有平台上运行，提供易于创建复杂图形的环境。

Data Analytics是新一代敏捷BI平台，基于探索式分析技术，具备操作简单、部署灵活、秒级响应的特点，提供从数据采集到数据分析的一站式解决方案。

Openlayers可能是所有地图库中最可靠的，提供了特定任务所需的特殊工具，但文档注释不完善且学习曲线陡峭。

iCharts提供创建和展示引人注目的图表的托管解决方案，拥有多种可定制的图表选择，支持从Google Doc、Excel表单和其他来源获取数据。

Kartograph无需依赖地图提供者如Google Maps，用于构建互动式地图，由两个库组成，从空间数据开放格式，结合Python和post GIS，输出为SVG和JavaScript。

Echarts是一款开源的JavaScript图表库，常用于实现百度大数据产品的数据可视化，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等。

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，运行于HTML5 Canvas，适合初学者，提供专业级面向的定制选项。

Gantti是一款PHP类，用于即时生成Gantti图表，纯HTML-CSS3实现，输出美观且可自定义样式。

Smoothie Charts是一个动态流数据图表库，通过WebSocket实时显示数据流，支持Chorme和Safari浏览器。

Fusion Charts Suit XT是一款全面的JavaScript图表解决方案，包含90+图表类型和交互功能，提供令人愉悦的图表体验。

Circos最初用于基因组序列可视化，现已扩展至多个领域，包括影视作品中的人物关系分析、物流公司的订单分析等。

BirdEye属于群体专案，旨在提升设计和开源资料可视化发展，提供叙述性资料库，帮助使用者建立多元资料视觉化界面。

Visualize Free是一个基于高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软件，提供免费的视觉分析工具，允许从多元变量资料筛选趋势，或进行资料切割。

GeoCommons使用户能够构建交互式可视化应用，即使没有传统地图使用经验，也能处理社会化数据或开源数据，创造出带交互的可视化分析作品。

大数据分析工具有：

1、R-编程

R编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop使用其 Hadoop分布式文件系统或 HDFS和 MapReduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL数据库，可用于存储比基于 RDBMS的数据库软件更多的数据量。MongoDB功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB中的文档而异。

MongoDB最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

MongoDB有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop模拟等。

它还组装请求并重用 Spark容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10倍。

除此之外，它还拥有 80个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure也称为 Windows Azure。它是 Microsoft处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

Windows Azure提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，Microsoft Azure还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 IT基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 Zoho分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考百度百科——大数据分析

分析工具库是在安装 Microsoft Office或 Excel后可用的 Microsoft Office Excel加载项（加载项：为 Microsoft Office提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。但是，要在 Excel中使用它，您需要先进行加载。具体操作步骤如下：

1、单击“Microsoft Office按钮”，然后单击“Excel选项”。

2、单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel加载宏”，单击“转到”。

3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。

提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。

如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。

4、OK！加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。

注释若要包括用于分析工具库的 Visual Basic for Application(VBA)函数，可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库- VBA”加载宏。在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库- VBA”复选框，然后单击“确定”。