数据分析过程中各个步骤中使用的工具讲解
QC七种工具使用方法培训讲义
QC七种工具使用方法培训讲义QC七种工具是指七种常用的质量管理工具，包括散点图、柱状图、折线图、鱼骨图、直方图、检查表和流程图。
这些工具可以帮助质量管理人员分析数据、解决问题和做出决策。
下面是QC七种工具的详细使用方法培训讲义。
一、散点图：1.散点图的作用是展示两个变量之间的关系，可以判断是否存在相关性。
2.收集两个变量的数据，其中一个作为X轴，另一个作为Y轴。
3.使用散点图表达数据，X轴代表第一个变量，Y轴代表第二个变量。
4.分析散点图的趋势，如果呈现直线状，表示存在直接线性关系；如果呈现曲线状，表示存在非线性关系。
二、柱状图：1.柱状图的作用是展示分类数据的频率或数量。
2.收集分类数据，将其分为不同的类别或组。
3.使用柱状图表达数据，X轴代表不同的类别，Y轴代表频率或数量。
4.分析柱状图的高度和宽度，可以比较不同类别之间的差异，找出问题所在。
三、折线图：1.折线图的作用是展示数据随时间变化的趋势。
2.收集随时间变化的数据，可以是质量指标、销售数据等。
3.使用折线图表达数据，X轴代表时间，Y轴代表数据。
4.分析折线图的趋势，可以判断数据是否稳定、增长或下降，为决策提供依据。
四、鱼骨图：1.鱼骨图的作用是帮助团队找出问题根因。
2.确定问题，并将其写在鱼骨图的头部。
3.确定导致问题的各个方面或因素，将其写在鱼骨图的骨架上。
4.分析鱼骨图的每个方面或因素，找出导致问题的主要原因。
五、直方图：1.直方图的作用是展示连续数据的分布情况。
2.收集连续数据，并确定分组间隔。
3.使用直方图表达数据，X轴代表数据范围，Y轴代表频率。
4.分析直方图的形状和峰值，可以了解数据的分布情况，为决策提供依据。
六、检查表：1.检查表的作用是帮助记录和分析数据。
2.确定需要记录的数据和要求，编制检查表。
3.在检查过程中，根据要求进行记录和分析数据。
4.分析检查表的数据，找出问题和改进点。
七、流程图：1.流程图的作用是展示一个过程或流程的步骤和关系。
报告中数据整理和清洗的基本步骤和技巧
报告中数据整理和清洗的基本步骤和技巧数据整理和清洗是数据分析的重要环节，通过对数据进行处理和筛选，可以确保数据的准确性和一致性，为后续的数据分析和模型建立提供可靠的数据基础。
本文将从六个方面详细论述数据整理和清洗的基本步骤和技巧。
一、数据获取数据获取是数据整理和清洗的前提，它包括数据的来源、格式以及数据集的大小、复杂程度等方面。
常用的数据来源有数据库、Excel表格、API接口等，不同的数据来源需要使用相应的工具和技巧进行数据获取。
二、数据审查与初步清洗数据审查是对数据质量进行初步评估，包括查看数据的完整性、一致性、准确性等方面。
在数据审查的过程中，可以使用一些统计方法和可视化工具来发现异常值、缺失值、重复值等数据问题，并进行初步的清洗。
常用的数据清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
三、数据标准化与转换数据标准化是将不同格式和结构的数据转化为一致的形式，以便于后续的数据整合和分析。
常用的数据标准化操作包括统一变量命名规范、转化数据格式、调整数据分布等。
数据转换是将原始数据转化为可供分析使用的特征变量，常用的数据转换方法包括数值型变量离散化、树状变量编码等。
四、数据合并与整合数据合并是将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
常用的数据合并方法包括合并、连接、拼接等。
数据整合是将同一个主题的数据进行汇总和整理，以便于进行更高层次的数据分析。
常用的数据整合方法包括数据透视表、数据分组、数据汇总等。
五、数据筛选与采样数据筛选是根据分析的目的和需求，对数据进行筛选和筛除，以保留关键的数据信息。
常用的数据筛选方法包括按条件筛选、按行列筛选等。
数据采样是在大数据集中抽取一部分数据进行分析，以减少计算量和提高效率。
常用的数据采样方法包括随机采样、分层采样等。
六、数据验证与文档化数据验证是对整理和清洗后的数据进行验证和验证，以确保数据的正确性和可靠性。
常用的数据验证手段包括可视化分析、数据比较、数据抽样等。
数据处理常用工具介绍(八)
数据处理常用工具介绍引言：如今，数据处理已经成为了我们日常生活中的一部分。
在这个信息爆炸的时代，各种各样的数据涌入到我们的生活中。
为了更好地分析和利用这些数据，人们发明了许多数据处理工具。
本文将介绍一些常用的数据处理工具，帮助读者更好地了解和使用这些工具。
一、微软Excel微软Excel 是最常用的数据处理工具之一。
它具有强大的功能和灵活的操作，在各个行业中得到了广泛应用。
Excel可以进行数据的收集、整理、计算、分析和可视化。
用户可以通过各种函数和公式对数据进行加工处理。
Excel还支持图表和图形的创建，以直观的方式呈现数据。
此外，Excel还可以进行数据的排序和筛选，方便用户根据自己的需要进行数据的查找和分类。
值得一提的是，Excel还支持宏的编写，可以实现一些自动化的操作，提高工作效率。
二、PythonPython 是一种功能强大的编程语言，也是数据处理的重要工具之一。
Python拥有丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib 等。
NumPy提供了高级的数值计算和矩阵运算功能，Pandas则提供了高效的数据分析工具。
Matplotlib则用于绘制各种类型的图表和图形。
Python可以读取和处理各种格式的数据，如CSV（逗号分隔值）、XLSX（Excel文件）、JSON（JavaScript对象表示法）等。
此外，Python还支持数据的爬取和清洗，用户可以通过编写脚本自动获取和处理数据。
Python的易学性和开源特性，使得它成为了数据科学家和分析师的最爱。
三、TableauTableau是一款流行的数据可视化和商业智能工具。
它通过简单的拖拽方式，将数据转化为各种形式的图表和图形。
用户可以根据需要选择合适的图表类型，如柱形图、折线图、饼图等。
Tableau还支持交互式操作，用户可以通过点击、滚动和拖动等方式，深入探索数据并发现隐藏在数据中的规律和趋势。
此外，Tableau的仪表板功能可以将多个图表和图形组合在一起，形成一个整体的数据展示界面。
测试数据分析怎么做-测试数据分析方法和流程
测试数据分析怎么做?测试数据分析方法和流程随着互联网和移动互联网的快速进展，软件测试变得越来越重要。
测试数据分析是软件测试过程中的一个重要环节，它可以关心测试人员更好地理解测试结果，发觉问题并提出解决方案。
本文将介绍测试数据分析的方法和流程，关心测试人员更好地进行测试数据分析。
测试数据分析的定义测试数据分析是指对测试数据进行分析和处理，以发觉测试结果中的问题和特别，并提出解决方案的过程。
测试数据分析可以关心测试人员更好地理解测试结果，发觉问题并提出解决方案，从而提高软件质量和用户满足度。
测试数据分析的方法1.数据收集测试数据分析的第一步是数据收集。
测试人员需要收集测试数据，包括测试用例、测试结果、测试日志、错误报告等。
测试数据应当尽可能全面和具体，以便更好地进行分析和处理。
2.数据清洗测试数据分析的其次步是数据清洗。
测试数据可能存在重复、错误、缺失等问题，需要进行清洗和处理。
测试人员可以使用数据清洗工具或手动清洗数据，确保数据的精确性和完整性。
3.数据分析测试数据分析的核心是数据分析。
测试人员需要对测试数据进行分析，发觉测试结果中的问题和特别，并提出解决方案。
测试数据分析可以使用数据分析工具或手动分析数据，依据测试目的和需求选择合适的分析方法。
4.数据可视化测试数据分析的最终一步是数据可视化。
测试人员需要将分析结果可视化，以便更好地理解测试结果和发觉问题。
测试数据可视化可以使用图表、报表、仪表盘等形式，使测试结果更加直观和易于理解。
测试数据分析的流程测试数据分析的流程包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化四个步骤。
详细流程如下：1.数据收集测试人员需要收集测试数据，包括测试用例、测试结果、测试日志、错误报告等。
测试数据应当尽可能全面和具体，以便更好地进行分析和处理。
2.数据清洗测试数据可能存在重复、错误、缺失等问题，需要进行清洗和处理。
测试人员可以使用数据清洗工具或手动清洗数据，确保数据的精确性和完整性。
Excel数据表汇总和分析多个数据源
Excel数据表汇总和分析多个数据源在现代职场中，数据分析已经成为了一项至关重要的技能。
无论是用于业务决策、市场调研还是项目管理，数据分析都能够提供有力的支持和指导。
而在众多数据分析工具中，Excel依然是最为常用和广泛应用的软件之一。
本文将介绍如何使用Excel对多个数据源进行汇总和分析，以便更好地利用数据资源。
一、数据源的准备在进行数据汇总和分析之前，我们首先需要准备好各个数据源。
这些数据源可以来自不同的渠道、部门或者文件，我们需要将它们整理为可读取的Excel文件。
确保每个数据源都有明确的结构和数据字段，并且清理掉任何多余的数据。
二、创建工作簿和工作表在Excel中，一个工作簿可以包含多个工作表，我们可以利用这个功能来对多个数据源进行整理和分析。
打开Excel，点击“新建工作簿”来创建一个新的文件。
可以根据需求创建不同的工作表，并且在每个工作表中导入不同的数据源。
三、导入数据源在每个工作表中，我们需要导入相应的数据源。
点击Excel菜单栏中的“数据”选项，在下拉菜单中选择“导入外部数据”或者“从文本导入”，根据数据源的格式选择相应的导入方式。
根据向导的指引，我们可以将不同数据源的数据导入到对应的工作表中。
四、数据汇总在导入完所有数据源后，开始对数据进行汇总。
通常情况下，我们需要将具有相似字段和结构的数据进行汇总。
以一个销售数据的例子来说明，我们可以通过以下步骤进行汇总：1. 在一个新的工作表中创建表头，定义各个字段的名称。
2. 复制第一个数据源的数据到新的工作表中，确保数据的列和字段与表头对应。
3. 依次复制后续的数据源中的数据到同一工作表中，也要确保列和字段的对应关系。
4. 根据需要进行格式化和计算，比如将金额进行求和、日期进行排序等。
通过以上步骤，我们可以将来自不同数据源的信息整合到一个工作表中，方便后续的分析和处理。
五、数据分析一旦数据汇总完成，我们就可以利用Excel的各种数据分析工具进行深入的探索和研究。
报告中的定量数据分析与解读
报告中的定量数据分析与解读一、概述定量数据分析的重要性定量数据指的是可以通过数值进行测量和比较的数据，这些数据在报告分析中占据着重要的地位。
定量数据能够提供全面、客观和可重复的信息，帮助我们更准确地了解问题的本质以及采取相应的措施。
因此，在报告撰写过程中，我们需要对定量数据进行深入的分析与解读。
二、收集定量数据的方法与技巧1.定量数据的来源定量数据可以从多个来源进行收集，如调查问卷、实验数据、统计机构报告等。
在选择数据来源时，应注重数据的可靠性和代表性。
2.有效利用数据工具在收集定量数据时，我们可以使用专业的数据工具，如Excel、SPSS等，来整理和分析数据。
这些工具能够帮助我们更加高效地进行数据处理和分析。
三、定量数据分析的步骤与方法1.描述性统计分析描述性统计分析是对定量数据进行总体特征描述的过程。
它包括数据的集中趋势、离散程度、数据分布等指标的计算和分析，如平均值、标准差、频率分布等。
2.相关性分析相关性分析用于研究变量之间的关系。
通过计算相关系数，我们可以了解到不同变量之间是否存在线性相关性以及相关性的强弱程度。
3.回归分析回归分析是通过建立数学模型预测变量之间的依赖关系。
它可以帮助我们了解各个自变量对因变量的影响程度，并进行预测和解读。
4.统计检验统计检验是为了检验研究问题的假设或结论是否具有统计学意义。
通过设置一定的假设检验方法和标准，我们可以对定量数据进行显著性检验，从而得出可靠的结论。
四、定量数据解读的技巧与注意事项1.数据的可信度与有效性在解读定量数据时，需要关注数据的可信度和有效性。
要确保数据来源的可靠性、数据的准确性和数据采集过程的规范性。
2.与背景知识的结合定量数据的解读还需要结合相关的背景知识。
通过充分了解研究领域的理论框架和相关变量，我们可以对数据进行更深入的解读。
3.数据的限制与局限性定量数据也存在局限性，如样本的选择偏差、数据的丢失等。
在解读数据时，我们需要认识到数据的限制性，并在结论中进行相应的提醒和说明。
大数据处理过程
大数据处理过程概述：大数据处理是指对大规模、高维度、多样化的数据进行采集、存储、处理和分析的过程。
在这个过程中，需要使用适当的工具和技术来处理数据，并从中提取有价值的信息和洞察力。
本文将详细介绍大数据处理的标准格式及其各个步骤。
一、数据采集：数据采集是大数据处理的第一步，它涉及从各种来源采集数据，并将其存储在合适的位置。
数据可以来自各种渠道，例如传感器、社交媒体、日志文件等。
在数据采集过程中，需要确保数据的完整性和准确性，并采取适当的措施来保护数据的安全性。
二、数据存储：数据存储是将采集到的数据存储在可访问和可管理的存储系统中的过程。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
在选择数据存储技术时，需要考虑数据的规模、访问需求和性能要求。
三、数据清洗：数据清洗是指对采集到的数据进行预处理和清理的过程。
在数据清洗过程中，需要处理缺失值、重复值、异常值和不一致的数据。
此外，还需要进行数据格式转换、数据标准化和数据集成等操作，以便后续的分析和挖掘。
四、数据转换：数据转换是将清洗后的数据转换为适合分析和挖掘的形式的过程。
在数据转换过程中，可以使用各种技术和工具来进行数据的聚合、合并、筛选和变换。
此外，还可以进行特征提取和降维等操作，以便更好地理解和利用数据。
五、数据分析：数据分析是对转换后的数据进行统计、建模和挖掘的过程。
在数据分析过程中，可以使用各种统计方法、机器学习算法和数据挖掘技术来发现数据中的模式、关联和趋势。
通过数据分析，可以获得对数据的深入理解，并从中获取有价值的信息和知识。
六、数据可视化：数据可视化是将分析结果以图表、图形和可视化界面的形式展示出来的过程。
通过数据可视化，可以更直观地理解和传达数据的意义和洞察力。
在数据可视化过程中，需要选择合适的可视化工具和技术，并考虑受众的需求和背景。
七、数据应用：数据应用是将分析结果应用于实际问题和场景中的过程。
通过数据应用，可以匡助决策者做出更明智的决策，并优化业务流程和运营策略。
96. 如何在数据分析中使用统计模型？
96. 如何在数据分析中使用统计模型？96、如何在数据分析中使用统计模型？在当今数字化的时代，数据如同隐藏着无数宝藏的矿山，而数据分析则是挖掘这些宝藏的关键工具。
统计模型作为数据分析的强大武器，能够帮助我们从海量的数据中发现规律、预测趋势、做出明智的决策。
但对于许多初学者或者非专业人士来说，如何在数据分析中正确有效地使用统计模型可能是一个令人困惑的问题。
接下来，让我们一起深入探讨这个话题。
首先，我们要明白什么是统计模型。
简单来说，统计模型就是用数学语言来描述数据中的关系和模式。
它基于一定的假设和理论，通过对数据的分析和拟合，来估计未知的参数，并对未来的情况进行预测或推断。
那么，为什么我们需要在数据分析中使用统计模型呢？原因有很多。
其一，统计模型能够帮助我们对复杂的数据进行简化和概括，从而更容易理解数据的本质特征。
其二，它可以帮助我们发现数据中的隐藏关系和趋势，这些关系可能是肉眼难以直接察觉的。
其三，通过统计模型的预测功能，我们能够提前对未来的情况做出估计，为决策提供依据。
在实际应用中，选择合适的统计模型是至关重要的一步。
这就好比我们要去旅行，首先得选择合适的交通工具。
不同的统计模型适用于不同类型的数据和问题。
例如，如果我们要研究两个变量之间的线性关系，那么线性回归模型可能是一个不错的选择；如果数据是分类变量，逻辑回归模型可能更合适；如果要对数据进行聚类分析，KMeans 算法可能会派上用场。
在选择统计模型时，我们需要考虑多个因素。
首先是数据的特点，包括数据的类型（连续型、离散型、分类变量等）、数据的分布（正态分布、偏态分布等）、数据的量等。
其次是研究的问题，是要进行预测、分类、关联分析还是其他的任务。
此外，模型的复杂度和可解释性也是需要权衡的因素。
过于复杂的模型可能会导致过拟合，而过于简单的模型又可能无法充分捕捉数据中的信息。
确定了统计模型后，接下来就是数据的准备工作。
数据的质量直接影响到模型的效果，因此我们需要对数据进行清洗和预处理。
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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，统计分析也好，数据挖掘也好、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(思维导图又叫心智图)，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，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展，从而开启人类大脑的无限潜能。
思维导图因此具有人类思维的强大功能。
思维导图是一种将放射性思考具体化的方法。
我们知道放射性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、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等，都可以成为一个思考中心，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主题的一个连结，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记忆，也就是您的个人数据库。
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。
2.2Oracl e Database又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。
是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。
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：/picture/1685727/1685727/0/f31fbe096b63f6241b74d9268544ebf81a4ca3ee.html?fr=lemma&ct=single#aid=0&pic=f31fbe096b63f6241b74d9268544ebf81a4ca3ee2.3MySQL（发音为"my ess cue el"，不是"my sequel"）是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（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：/link?url=9z2e0tvF9yh7a59W-0sYFNf8sZzjpqL4u11Glxxj4J1HBMtSl8eS JMSTeUZxEMcMlMGo8LnZQCforWxTqwPPda下载地址：/thread-386685-1-1.html3.2Excel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”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（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：/link?url=Sx6UNQj33qC5igpst8Lz2PZl494sD0FAG8fcCYgrVy0_jlSPvvBFmrH EngsfG5ou233d9aAxvgrrlw-NqSiZoa下载地址：/softdown/10039.htm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一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,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：/link?url=EVl1pZdi9ZtCwa7yCH2LOM87LqVCE6XJVp68rJeB87v0hnvm6XXe/soft/222228.htm4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。
4.2SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的软件公司之一，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：/link?url=JNRrNyC3ZhBPJXAL0HtQ2DGFBQP8RYeKWR81b6EtpF9PPuPPyC2 AiRgRT2t__cnqej3AFYNATem8OdaP-Cp5TDS_7cXwJMxjc_oNSocHgru下载地址：/thread-2114285-1-1.html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软件包。
它的本意是对社会经济关系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也是美国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：/link?url=vLJW8XexwC-__vZ-7sL4zNWZQcCvN4oWReneCHa7mopZtK4VAv bdF2hUjNwbYIgngbqTQdcm7ApSfoTwTR4Ct_下载地址：/thread-752891-1-1.html4.5Stata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软件。
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：/thread-714027-1-1.html4.6weka全名是怀卡托智能分析环境（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。
它和它的源代码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：/link?url=AR80v-BY2MUNu2j_JXqwBKDD6Df-hK7_LThpf_4vqUFYY5AIsOL4 7EwpChPhZi6tzJr8iIP8UQcablDhUj-MPK下载：/soft/17508.html4.7RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，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。
免费提供数据挖掘技术和库100%用Java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数据视图，确保有效和透明的数据图形用户界面的互动原型命令行（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可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模值得一提的是，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！4.8Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件，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数据分析、函数拟合的需要。