飘雪，，，
2025-10-29 23:41:10
论文写作的9款实用工具：1、fritzingfritzing这个软件相比与Altium designer和allegro，fritzing多了一个原理图模式，能够很美观的展示电路板的电气连接，能够用于画一些简单器件的电路连接，显示效果极好。2、mathpix snipping Tool这是一款开源的公式OCR软件，能够识别公式转换成为Latex语法，直接输入在MathType公式编辑器中。这款软件需要和mathtype一起使用，体验感更好，直接将第二行的Latax语句复制到Mathtype中即可完成转换。3、MathTypeMathType是一款著名的公式编辑器软件，编辑的公式能够在Word中直接修改，是理工科学生必备软件。4、MatlabMatlab是工科生应该都知道的一款软件，应该也有一些同学的毕业设计就是和Matlab相关，强大的图像处理与仿真功能，使得Matlab成为理工科学生的必备软件。5、Originlab这是一款专业的数据分析软件，与matlab一样，功能也非常的强大，各大网站站上都有相关的教程学习，很多SCI论文的数据可视化插图都是使用这款软件画制出来的。6、visiovisio是微软旗下的产品，因此与Word的兼容性好，visio经常被用来画一些框图，也是论文写作的必备软件。
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。PythonPython，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。Excel 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。SAS软件SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。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，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。
MicroStrategy DesktopMicroStrategy Desktop 是一款功能强大的数据发现工具，可让用户自行探索、分析数据。用户使用 MicroStrategy Desktop 来创建自定义的交互式达析报告，用于探索其业务数据。可从许多不同的来源导入业务数据，包括本地文件、数据库、Google Drive、Facebook 等。MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其综合能力优于其他各种数据发现工具。并且永久免费。MicroStrategy Desktop 有 Windows 和 Mac 版本，本文中我们用的是windows 版本。第一步：添加数据打开软件最显眼的左上角蓝色按钮提示用户需要建“新达析报告”。点击“新达析报告”按钮后，跳转至达析报告页面。引导框非常清楚地提示用户怎么操作。点击“新数据”按钮，跳转到数据源界面。选择合适的数据源。这里以本地csv文件为例，因此选择“来自磁盘的文件”。选择好文件后点击“完成”按钮即可。如果不确定此数据源的数据是否需要整理，则可以选择“准备数据”来预览数据。第二步：整理数据（如有必要的话）在预览页面对导入的数据进行预览，如果发现需要对数据进行整理，可选择左上角“整理”按钮整理数据。关于如何数据整理，可以参考文章微策略一步到位搞定数据清洗。在本文关于杭州各小区房价信息的演示文件中，我们主要是做了如下处理： 去除单位，如“平米”，“元/平米”，“室”，“厅”等 将“万”转换为“0000”，或者直接去除也可以。 拆分某些列，例如将“Building Data”列拆分成“建造年代”，“房屋类型”两列。 修改标题栏名字成中文第三步：预览数据（如有必要的话）数据整理完后，可以返回“预览”界面，查看数据类型、实体(维度)、度量是否正确。如果不对，可以通过右键实体或者度量去做改变。第四步：建可视化效果，开始探索数据吧建可视化效果来分析数据非常简单，直接将你想要的实体、度量拖放到中间“编辑器”栏就完成啦！如果想要看某个板块平均房屋价格可以基于房屋价格新建“聚合依据”。如果想要对平均房屋单价按从高到低排序，可以在“平均房屋单价”上右键选择降序排序。或者选择高级排序。如果想要只看西湖区的但不看良渚，还可以将“区”、“板块”拖放到中间栏“筛选器”中。选择区里选择西湖区，板块内不包括良渚板块。如果你想要接着分析更多其它信息，可以接着插入可视化效果、页面或章节。如果想要看其它图形化的报表，也可以点击最右栏选择不同的可视化效果类型。最后，保存你的达析报告就行了!好了，数据分析就完成了，是不是很简单呐！下载地址：-started/desktop体验感受： MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其综合能力优于其他各种数据发现工具。即适合无IT背景的小白用户通过图形操作来分析数据，也提供脚本化方式让高端用户更方便地进行大规模的流程管理。 MicroStrategy Desktop 可连接至200 多个数据源。凭借开箱即用数据连接和本机驱动，MicroStrategy 可以轻松地无缝连接到任何企业资源，包括数据库、移动化设备管理 (MDM) 系统、企业目录、云应用、物理访问控制系统，以及诸如 Tableau、Power BI 和 Qlik 等其他自助服务工具。 永久免费！！！ 安装包比较大，有1G，下载安装包需要一定时间。
除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。
数据分析工具，我们常见的就有。excel。powerBL。tableauBL。r。python等。选择哪个工具，首先要了解自己的工作？或者想想从业方向朝着偏重数据的数据科学方向发展，还是偏业务的商业分析方向。excel。数据科学家在用。不懂数据的人也会用。他可以说是无人不知无人不晓。如果与其他几个工具放在一起。excel。powerBL。tableau。r。和pyzhon。我们把这些都比做军事战斗武器的话。excel绝对是航空母舰。因为他的体系太庞大了。从简单的表格制作数据透视表。写公式。再到。vba语言。还有无数的插件供你使用？BL。business lntelligence。商业智能。这是为了数据分析而生的。它诞生的起点就非常高。目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短。如何利用数据来影响决策。tableau。可以说敏锐的发觉了，excel的这个数据透视特性。较早地切入了BI市场。把这个核心价值发扬光大了。rpowerBI之前是以excel插件作为产品。受限于excel本身这个航母。发展情况，并不理想。于是从excel的插件中剥离出来。独立成一门派脱胎换。r和python。统计型分析。比如求正态，分布。利用算法归类剧情。回归分析，等。PRzhon等编程语言的优势是，个体预测分析。
EXCEL：最常见的数据分析软件，会的人比较多，功能也比较齐全，操作比较简单，可以分析，可以制图（图表类型也不少）等等，不过一旦数据量大了，EXCEL比较卡，确实有点浪费时间。SPSS：可以分析数据，可以做一些数据模型，但需要企业人员有一定的数据和统计基础，上手相对难些，用好了很不错。BDP个人版：有数据接入、数据处理、可视化分析等功能，操作简单，功能也比较齐全，数据图表效果也很好，主要数据可以实时更新，节省了很多重复分析的工作。不过BDP免费版接入的数据容量有限，这也是一个问题，除非要花费买容量咯。可以根据这些特点，选择适合企业的~
统计分析最好的应该是SPSS，会计软件的话用友还行吧
