数据分析过程中各个步骤中使用的工具
企业数据分析的方法与工具介绍
企业数据分析的方法与工具介绍随着泛数字化时代的到来，数据变得愈发庞大且重要。
企业数据分析成为了管理决策、业务运营和市场营销等领域中不可或缺的一环。
通过对企业数据的深入分析，企业能够获取有价值的洞察，并利用这些洞察来提高运营效率、创造增长和优化决策。
而为了实现有效的数据分析，企业需要采用合适的方法与工具。
本文将介绍企业数据分析的常用方法和工具，助您更好地理解和应用数据分析。
一、数据清洗与整理在开始数据分析之前，数据清洗与整理是至关重要的步骤。
它包括数据收集、清洗、去重、填充空缺值以及格式转换等操作。
数据清洗与整理能够帮助企业消除数据噪声、确保数据的准确性和一致性，为后续的数据分析提供健康的基础。
在数据清洗与整理的过程中，企业可以使用一些工具来帮助自动化处理。
例如，Python编程语言中的Pandas库提供了丰富的函数和方法，可以方便地对数据进行处理。
此外，Excel也是一个广泛使用的工具，拥有多种数据清洗和整理的功能。
二、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式呈现出来的过程，它能够帮助企业直观地理解和传达数据。
通过数据可视化，企业可以更容易地发现规律、趋势和关联性，从而做出更精确的决策。
在进行数据可视化时，企业可以使用一些工具来创建各种类型的图表和图形。
例如，Tableau是一款流行的数据可视化工具，它提供了丰富的可视化选项和定制功能，用户可以轻松创建交互式的仪表板。
此外，Python中的Matplotlib和Seaborn库也是常用的数据可视化工具，它们提供了各种绘图函数和样式选项，用户可以根据需要创建专业水平的图表。
三、统计分析统计分析是通过数理统计方法对数据进行推断和预测的过程。
它能够帮助企业从数据中找到关联性、规律性和偏差，并根据这些洞察来制定决策和策略。
在进行统计分析时，企业可以使用一些工具来进行数据建模和分析。
例如，R语言是一款专门用于统计分析和数据建模的开源工具，它拥有丰富的统计函数和包，可以满足各种统计分析的需求。
如何利用Excel的数据分析工具进行数据相关性分析和趋势数据分析工具使用技巧
如何利用Excel的数据分析工具进行数据相关性分析和趋势数据分析工具使用技巧Excel是一款功能强大的电子表格软件，其提供了各种数据分析工具，可以帮助我们进行数据相关性分析和趋势数据分析。
本文将介绍如何利用Excel的数据分析工具进行数据相关性分析以及趋势数据分析，并分享一些使用技巧。
一、数据相关性分析数据相关性分析用于寻找两个或多个变量之间的关联关系。
Excel提供了多种方法用于计算和可视化数据之间的相关性。
1. 散点图法散点图是一种常用的可视化方法，用于观察两个变量之间的关系。
在Excel中，创建散点图非常简单。
只需选择需要分析的两列数据，点击"插入"选项卡中的"散点图"，选择适当的图表类型即可。
Excel会自动生成散点图，我们可以通过观察数据点的分布情况来判断其相关性。
2. 相关系数法相关系数用于量化两个变量之间的关联程度。
Excel中提供了多种相关系数的计算方法，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
我们可以使用Excel的“数据分析”工具进行相关系数的计算。
首先，点击“数据”选项卡，在“数据分析”中选择“相关性”，然后选择需要分析的数据范围，并选择相关系数的类型，最后点击“确定”即可得到计算结果。
二、趋势数据分析趋势数据分析用于识别和预测数据中的趋势。
Excel提供了多种方法用于处理趋势数据分析。
1. 线性回归分析线性回归分析是一种常用的趋势分析方法，用于建立变量之间的线性关系模型。
在Excel中，我们可以使用“数据分析”工具进行线性回归分析。
选择需要分析的数据范围，点击“数据”选项卡，在“数据分析”中选择“回归”，然后选择相关的选项，最后点击“确定”即可得到回归方程和相关统计数据。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种适用于时间序列数据的趋势分析方法，可以去除随机波动，揭示数据的趋势性。
Excel中提供了指数平滑法的计算函数。
我们可以使用“平滑”函数来进行计算，根据函数的参数设置适当的平滑系数，可以得到平滑后的趋势数据。
数据的整理与分析
数据的整理与分析随着大数据时代的到来，数据的整理与分析成为了重要的工作内容。
在各个领域中，从市场营销到科学研究，数据的整理与分析都起到了至关重要的作用。
本文将围绕数据的整理和分析展开讨论，并介绍一些常用的方法和工具。
一、数据的整理在进行数据分析之前，首先需要整理原始数据，以确保数据的质量和准确性。
数据的整理工作通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种方式收集相关数据，可以是调查问卷、实验数据、市场销售报告等。
确保数据来源的可靠性和有效性非常重要。
2. 数据清洗：清洗数据是为了去除重复数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性。
可以使用数据清洗工具或编写脚本来自动化清洗过程。
3. 数据转换：对数据进行转换是为了提高数据的可分析性。
例如，可以将数据转化为标准格式、单位统一、日期格式统一等。
4. 数据整合：将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集。
可以使用数据整合工具或编写脚本来完成这个过程。
二、数据的分析数据的分析是根据已经整理好的数据集来进行深入研究和探索。
数据分析可以帮助我们揭示隐藏在数据背后的规律、趋势和关联性。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行统计和汇总的过程，主要包括计数、平均值、中位数、标准差、相关性等指标的计算和分析。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布和特征。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过数据可视化和探索性分析方法，对数据进行深入探索和发现。
例如，可以使用散点图、柱状图、饼图等来展示数据的分布和关系，并通过观察来发现数据中的模式、异常和趋势。
3. 预测和建模：通过对已有数据进行建模和预测，可以预测未来的趋势和结果。
常用的预测和建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
4. 决策支持：数据分析的最终目的是为决策提供依据和支持。
通过数据分析，可以帮助管理者和决策者做出明智的决策，优化业务流程和资源配置。
三、数据分析工具为了更好地进行数据的整理和分析，现有许多数据分析工具可以帮助我们提高工作效率和准确性。
数据分析工具——QC七大手法
数据分析工具——QC七大手法数据分析是一种对收集来的数据进行处理、解释和演绎的过程，可以帮助人们发现数据中隐藏的模式、趋势和关系。
在数据分析中，使用适当的工具和方法可以提高数据分析的效率和准确性。
QC（Quality Control）七大手法是一种常用的数据分析方法，它包括直方图、帕累托图、散点图、流程图、因果图、检查表和控制图七种手法。
这些方法可以帮助分析人员进行数据的可视化、统计和比较，从而更好地理解数据，发现问题和改进方案。
下面将依次介绍这七大手法的具体内容和应用场景。
1.直方图：直方图是一种用来表示数据分布情况的图形。
它将数据分成若干个等距的区间，并统计每个区间内数据的频数。
直方图可以帮助我们了解数据的分布形态，判断数据是否符合其中一种概率分布，并发现数据中的异常值。
2.帕累托图：帕累托图是一种将问题按重要性排序的图形工具。
它将问题按照重要性从高到低进行排序，并用累积百分比表示每个问题的贡献程度。
通过帕累托图，我们可以快速识别出最重要的问题，从而有针对性地解决它们。
3.散点图：散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图形。
它通过在坐标平面上绘制数据点来表示两个变量的取值，可以帮助我们判断两个变量之间是否存在线性关系、正相关还是负相关，并找出异常值和离群点。
4.流程图：流程图是一种用来表示工作流程的图形工具。
它将工作流程拆解成一系列节点和箭头，表示工作的先后和依赖关系。
通过绘制流程图，我们可以清晰地看到工作流程中的瓶颈和问题，并制定改进方案来提高生产效率。
5. 因果图：因果图（也称鱼骨图或Ishikawa图）是一种用来分析问题原因和效果之间关系的图形工具。
它将问题看作是鱼骨的骨架，将问题的各个方面作为骨头，将问题的可能原因作为骨架上的鱼刺。
通过绘制因果图，我们可以系统地对问题进行分类和分析，找出问题的根本原因，并采取相应的改进措施。
6.检查表：检查表是一种用来记录数据的表格工具。
它可以帮助我们系统地收集、分类和分析数据，发现数据中的异常和问题。
五大工具的理解
五大工具的理解五大工具是指在管理和解决问题的过程中常常使用的五种基本工具，即流程图、鱼骨图、帕累托图、直方图和散点图。
这些工具不仅可以帮助我们理清问题的本质和发现问题的根源，还能提供有效的数据分析和决策依据。
下面，我们将对这五大工具进行详细介绍，以帮助读者更好地理解和应用。
流程图是指通过图形化的方式展示工作流程的工具。
流程图可以清晰地表达事物的步骤和关联，使复杂的过程变得简单明了。
在项目管理中，流程图可以帮助团队成员更好地理解整个项目的流程，减少沟通误差，提高工作效率。
鱼骨图是一种用来分析问题根源的工具，也被称为因果图。
鱼骨图的核心思想是将问题分解成不同的因素，并找出它们之间的因果关系。
通过细致地分析各个因素的影响，我们可以找到问题的根源，并采取相应的措施进行解决。
帕累托图是一种用来分析问题和优先处理工作的工具。
它通过将问题按照影响因素的重要程度排序，指导我们优先解决具有最大影响的问题。
帕累托图的关键是识别出主导因素，并将有限的资源投入到最重要的方面，以取得最佳的效果。
直方图是一种用来展示数据分布情况的工具。
直方图通过将数据按照不同的区间进行分类，然后绘制柱状图来展示不同区间的数据频数。
直方图可以帮助我们快速了解数据特征和分布情况，有助于进行数据分析和判断。
散点图是一种用来分析变量关系的工具。
散点图通过将两个变量的取值以点的形式绘制在坐标系中，展示它们之间的关系。
通过观察散点图，我们可以判断变量之间是否存在相关性，以及相关性的强弱和趋势。
散点图可以帮助我们进行数据分析和预测，为决策提供依据。
通过了解和掌握这五大工具，我们可以更好地解决问题，提高工作效率。
无论是在管理、项目管理还是数据分析等领域，这些工具都能发挥重要作用。
而且，这些工具并不复杂，只要掌握了基本的使用方法，就可以灵活运用。
因此，我们鼓励读者在实际工作中积极应用这些工具，不断提高自身的综合素质和解决问题的能力。
相信通过不断地实践和总结，我们一定能够成为优秀的管理者和问题解决者。
数据分析中的常用统计工具介绍
数据分析中的常用统计工具介绍数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用海量数据。
而在进行数据分析的过程中，常用的统计工具可以帮助我们更加准确地解读数据，发现数据中的规律和趋势。
本文将介绍一些数据分析中常用的统计工具，帮助读者更好地运用它们进行数据分析。
一、中心趋势的统计工具中心趋势是指一组数据向某个中心值靠拢的趋势，常用于揭示一个群体的集中程度。
以下是几个常用的中心趋势统计工具：均值（Mean）：均值是一组数据的总和除以数据个数，可以反映数据的集中程度。
中位数（Median）：中位数是一组数据排序后位于中间位置的值，适用于存在极端值或异常值的情况。
众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的值，适用于描述离散型数据的集中程度。
二、离散趋势的统计工具离散趋势是指一组数据的分散程度，用于描述数据的变异程度和稳定性。
以下是几个常用的离散趋势统计工具：标准差（Standard Deviation）：标准差是一组数据与均值之间差值的平方的和的均值的平方根，表征数据的离散程度。
方差（Variance）：方差是一组数据与均值之间差值的平方的和的平均值，也可以用来度量数据的离散程度。
极差（Range）：极差是一组数据的最大值和最小值之差，用来描述数据的变化范围。
三、相关性和回归分析的统计工具相关性和回归分析是用来研究两个或多个变量之间关系的统计工具。
以下是几个常用的相关性和回归分析统计工具：相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数用来衡量两个变量之间的相关程度，常用的有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
线性回归分析（Linear Regression）：线性回归分析用来建立因变量和自变量之间的线性关系模型，并进行参数估计和预测。
四、假设检验的统计工具假设检验是用来验证统计推断是否准确的方法。
以下是几个常用的假设检验统计工具：t检验（t-test）：t检验用于检验两个样本均值是否存在显著差异。
文本数据分析的基本技巧和工具
文本数据分析的基本技巧和工具随着信息爆炸时代的到来，大量的文本数据产生并被广泛应用于各个领域。
对这些海量文本数据进行分析和挖掘，可以帮助我们从中发现有价值的信息和洞察，为决策提供支持。
本文将介绍文本数据分析的基本技巧和工具。
一、文本预处理在进行文本数据分析之前，首先需要对原始文本进行预处理。
预处理的目的是将原始文本转化为可供分析的结构化数据。
主要包括以下几个步骤：1. 分词：将连续的文本切分成一个个独立的词语。
分词是文本分析的基础，可以使用开源的中文分词工具，如结巴分词等。
2. 去除停用词：停用词是指在文本中频繁出现但没有实际含义的词语，如“的”、“是”、“在”等。
去除停用词可以减少干扰，提高分析效果。
3. 词性标注：对分词结果进行词性标注，可以更好地理解文本的含义和语法结构。
可以使用开源的中文词性标注工具，如NLPIR等。
4. 文本清洗：清洗文本中的噪声数据，如HTML标签、特殊符号、数字等。
可以使用正则表达式等工具进行处理。
二、文本特征提取在进行文本数据分析时，需要将文本转化为计算机可以处理的数值特征。
常用的文本特征提取方法包括：1. 词袋模型：将文本表示为一个词语的集合，忽略词语的顺序和语法结构。
可以使用TF-IDF、词频等方法对词袋进行加权。
2. N-gram模型：考虑词语之间的顺序关系，将相邻的N个词语组合成一个特征。
N-gram模型可以捕捉到更多的上下文信息。
3. Word2Vec模型：将文本中的词语映射为低维的向量表示，可以表达词语之间的语义关系。
Word2Vec模型可以使用开源的工具，如gensim等。
三、文本分类与聚类文本分类和聚类是文本数据分析中常用的任务。
文本分类是将文本按照预定义的类别进行分类，如情感分类、主题分类等。
文本聚类是将文本按照相似度进行分组，发现其中的潜在模式和结构。
1. 机器学习方法：可以使用传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等进行文本分类和聚类。
七大工具的价值及应用
七大工具的价值及应用七大工具是指在质量管理中常用的一组工具和技术，它们被用于解决问题、分析数据和提高质量。
这七大工具包括：流程图、因果图、直方图、散点图、检查表、控制图和Pareto图。
下面将逐个介绍它们的价值和应用。
流程图是将具体的工作流程用图形化的形式表示出来，可以清晰地展示一个过程中的各个步骤、活动及其之间的关系和顺序。
流程图的价值在于它可以帮助人们更好地了解一个过程或系统的工作方式，从而发现其中的不足和改进的机会。
流程图在流程改进和优化中被广泛应用，例如，在生产流程中，可以使用流程图来分析并改善流程中的瓶颈和浪费。
因果图，也称为鱼骨图或石川图，是一种用于分析问题原因和效果之间关系的工具。
通过将问题放在图的左侧，并在右侧的鱼骨分支上列出可能的因素，可以帮助人们确定问题的根本原因。
因果图的价值在于它可以帮助人们更清楚地理解问题，并找到解决问题的方法。
因果图在质量改进、问题分析和决策制定中被广泛应用。
直方图是一种用于展示数据分布情况的图形化工具。
它通过将数据按照一定的间隔分组，并在纵轴上表示频数或频率，可以直观地显示数据的分布特征和变异程度。
直方图的价值在于它可以帮助人们理解数据的分布情况，并识别异常值或偏离正常分布的情况。
直方图在数据分析、检测数据质量和制定策略时被广泛应用。
散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形化工具。
在散点图中，每个数据点表示一个观测值，并在图中的坐标轴上表示两个变量的值。
通过观察散点图的形状和趋势，可以判断两个变量之间是否存在关系，并了解该关系的强度和方向。
散点图的价值在于它可以帮助人们发现数据之间的关联性和趋势，并进行相关性分析和预测。
散点图在市场分析、质量改进和预测模型中被广泛应用。
检查表是一种用于记录数据或观察结果的工具。
它通常包含一系列指示和要求，并提供一个结构化的框架来记录和评估观察到的现象。
检查表的价值在于它可以帮助人们收集和整理数据，提供一种标准化的记录和评估方法，并帮助人们更好地了解和控制过程。
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数据分析过程中各个步骤使用的工具数据分析也好，也好，也好、商业智能也好，都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。
下图是一个顶级的分析工具场，依次从X和Y轴看：第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层第二维度：用户级——>部门级——>企业级——>BI级我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。
具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。
1第一步：设计方案可以考虑的软件工具：mind manager。
Mind manager(又叫)，是表达发射性思维的有效的图形思维工具，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。
思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。
思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在与、与想象之间平衡发展，从而开启人类的无限潜能。
思维导图因此具有人类思维的强大功能。
是一种将思考具体化的方法。
我们知道思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、或是想法——包括、、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、、音符等，都可以成为一个中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的，也就是您的个人。
2第二步：数据采集可以考虑的工具软件：word、excel、access、oracle、mysql。
2.1Word、Excel和Access等有关office软件的内容，我们就不介绍了。
2.2Oracle Database又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。
是的一款。
它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。
可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。
它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
介绍：2.3MySQL（发音为"my ess cue el"，不是"my sequel"）是一种的关系型系统（RDBMS），MySQL使用最常用的数据库管理语言--（SQL）进行数据库管理。
这个也不做过多介绍。
3第三步：数据处理可以考虑的工具软件：Epidata、excel、SPSS、ETL。
3.1EpiData工具是一个既可以用于创建数据结构文档，也可以用于数据定量分析一组应用工具的集合。
EpiData协会于1999年在丹麦成立。
EpiData采用Pascal开发。
在允许的情况下，尽可能地使用开放标准（如HTML）。
介绍：下载地址：3.2工具有关Office软件的信息不做介绍3.3SPSS工具（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”。
最初软件全称为“”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
百度百科介绍：下载地址：备注：安装需要注册码3.4ETL模式是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
ETL一词较常用在，但其对象并不限于。
ETL是构建的重要一环，用户从抽取出所需的数据，经过,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
目前，ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……开源的工具有eclipse的etl插件。
cloveretl.数据集成：快速实现ETL百度百科介绍：相关软件下载：FineBI工具4第四步：数据分析可以考虑的工具软件：SPSS、SAS、Matlab、Eviews、Stata、Excel、Weka、RapidMiner。
4.1SPSS是一个综合类数据分析处理软件，前面介绍了，我们在这一部分就不再介绍。
（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。
百度百科介绍：下载地址：备注：安装需要虚拟光盘、sid等信息。
也可以购买sid。
4.3Matlab每个人都很了解，我就不做太多介绍了。
4.4Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学。
它的本意是对与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
另外Eviews也是QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
介绍：下载地址：是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
Stata 其统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于 Stata 在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快（一般来说， SAS 的运算速度要比 SPSS 至少快一个数量级，而 Stata 的某些模块和执行同样功能的 SAS 模块比，其速度又比 SAS 快将近一个数量级！） Stata 也是采用命令行方式来操作，但使用上远比 SAS 简单。
其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了 SAS 。
用 Stata 绘制的统计图形相当精美，很有特色。
介绍：下载：全名是怀卡托环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。
它和它的可在其官方网站下载。
有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。
介绍：是世界领先的解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
免费提供技术和库100%用代码（可运行在大部分操作系统上）数据挖掘过程简单，强大和直观内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程可以用简单脚本语言自动进行大规模进程多层次的，确保有效和透明的数据的互动原型命令行（批处理模式）自动大规模应用Java API（应用编程接口）简单的插件和推广机制强大的引擎，许多尖端的高维数据的值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。
备注：下载需要注册帐号，并付费！4.6Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数，是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户、函数拟合的需要。
5第五步：数据呈现可以考虑的工具软件：Excel、SAS、SPSS、Crystal Xcelsious、PPT、Swiff Chart、Foxtable、Cognos、Tableau。
5.1Excel和PPT5.2SAS和SPSS这两类的情况在前面都有介绍，在这一部分也不做太多介绍。
5.3Crystal Xcelsius是全球领先的商务智能软件商Business Objects的最新产品，中文名：“水晶易表”。
当我们需要向客户和同事展示商业数据，但听众却很容易被一大堆数据搞得疲倦和困惑。
而且，即使人们希望通过增加图表和图形来增加展示的效果、来更好地表达意见，似乎也收效甚微。
因为这些静止的、标准的表现形式看起来都是一样的。
当今的市场竞争激烈，资源短缺，各种组织已经大量投资于科技手段以获得关于公司运营的数据，但人们很难快速的让这些数据变得有意义从而做出快速、准确的决策，并保持在竞争的前列。
通过“如果—那么会(What if)”分析来为公司未来的绩效进行建模，这项工作经常是由统计学家来完成，但他们不太了解当事人需要做出决策并改善业绩的前沿领域。
随着Crystal Xcelsius的推出，以上问题都会得到解决！只需要简单的点击操作，Crystal Xcelsius就可以令静态的excel?充满生动的数据展示、动态表格、图像和可交互的可视化分析，我们还可以通过多种“如果---那么会”情景分析进行预测。
最后，通过一键式整合，这些交互式的Crystal Xcelsius分析结果就可以轻松的嵌入到PowerPoint、Adobe PDF 文档、Outlook和网页上了。
下载地址：备注：破解注册：使用内存注册破解工具，点击"Patch",在安装目录下找到，确实，再使用下列序列号注册：Crystal Xcelsius pro 序列号：Xcl4Pro-DLR8FHNM14FAMA2B9NDAXcl4Pro-DWQMAHB94R4G0A036AD6Xcl4Pro-NYXA3BDF10R39AAQ12FDXcl4Pro-0TQW42AM01FA156ECARV如果电脑上安装是精简版的office 2003等版本，可能会提示出错。
5.4Swiff Chart主要可以帮你把商业或重要学术研究上的数据制成图表，并且利用参数或是加入“动作事件”而成为动态图表，完成之后更可以输出成为Flash (*.SFW) 格式，或是嵌入Powerpoint 投影片中，不论用来放在网页上传播或是演示文稿使用都十分好用方便。