数据分析有哪些工具？

数据分析工具针对不同的受众;数据量的大小;分析的目的;数据的形式及复杂性的不同而不同。

但是这改变不了数据分析的基础质量条件，处理流程，数据可视化，运用的数理知识等。只是对于现在目前的市场上的各种的分析工具可能只是侧重于其中的一点或几点，从狭隘的方面来说，大众对于数据分析工具是在最终呈现的数据图表或汇总数据。所以现在依据前面提到的几个方面进行说明：

对于要分析数据，首先需要数据存储的载体

1 数据量不太大，请没有信息化系统情况下，Excel是明智的选择；使用人群多，且有较多的学习资料。

2 较大的数据量结婚信息化应用系统，对应的也就是各类的关系型数据库，结合使用SQL，达到即席查询

3 大量数据，使用Hadoop，Spark等大数据数据技术体系，这样能处理海量数据

上述讲述的3类，也可以认为是数据分析工具，只是针对不同的处理场景选择不同的工具，只是操作过程中的难易，维护方便与否。

受众，目的，复杂性 等条件下的选择

1 销售经理和业务分析员看的数据不同 ； 战略分析师和财务看的数据也不同。不同受众使用不同数据粒度和分析方向，其中就要选择不同的数据分析工具。

2 分析目的是为了保持现有业务水平，还是为了挖掘数据内涵，保持前瞻性的抉择；数据的复杂性 。 这两个方面决定了选择工具的复杂性。

说到数据分析，其实很多人都用过excel做过简单的数据分析，也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷，一是分析类型不够丰富，二是数据量过多时excel不给力，三是图表的制作比较复杂。

今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具：DataFocus。

东软平台云(https://cloud.neusoft.com/)的DataViz就可以，DataViz支持多种数据源，而且简单易用，业务人员通过拖拽就可以创建丰富的图表进行数据分析。还支持图表联动、大屏展示等。

另外还支持动态传统图表和高级可视化图表，多种科技、商务主题自由切换。

数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。

如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。

我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：

1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。

2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。

3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。

到此，以上就是小编对于mongodb查询日期的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。