數(shù)據(jù)分析常用的軟件及工具(數(shù)據(jù)分析常用的工具有哪些)
工具介紹
1、前端展現(xiàn)
用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。
國內(nèi)的有BDP,國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)魔鏡),思邁特,F(xiàn)ineBI等等。
2、數(shù)據(jù)倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。
3、數(shù)據(jù)集市
有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。
擴(kuò)展資料
大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面
1、Analytic Visualizations(可視化分析)
不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結(jié)果。
2.、Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)
可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測性分析能力)
數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。
4、Semantic Engines(語義引擎)
我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話,我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。
6、數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵,是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ),承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù),為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL),并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問,為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。
以下為已整理軟件List:
1、 MEGA 7.0.26:一款功能強(qiáng)大的進(jìn)化樹軟件,用于分析來自物種和種群的DNA和蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)。
2、 Primer Premier 5:一款專業(yè)的引物設(shè)計(jì)軟件,具有PCR或測序引物以及雜交探針設(shè)計(jì)功能。
3、 SPSS 25:一款全球領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘軟件,可以解決從策劃、數(shù)據(jù)收集到分析、報(bào)告和部署的整個(gè)分析過程。
4、 Image Lab 3:一款十分專業(yè)且優(yōu)秀的凝膠成像分析軟件,主要用于生命科學(xué)和生化實(shí)驗(yàn)室。
5、 EndNote X9:一個(gè)專門用于管理參考文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的軟件,有了它,再也不用手動(dòng)給參考文獻(xiàn)編號。
6、 DNAMAN 9:一款高度集成化的分子生物學(xué)應(yīng)用軟件。主要功能包括多重序列對比、PCR引物設(shè)計(jì)、蛋白質(zhì)分析、質(zhì)粒繪圖等功能。
7、 SnapGene 5.05:一款非常好用的日常分子生物學(xué)軟件,可以提供最快和最簡單的方式來計(jì)劃、可視化和文檔化的分子生物學(xué)方法。
8、 OriginPro 8.5.0:推薦一款操作簡單的函數(shù)繪圖工具,可用于函數(shù)的數(shù)據(jù)分析和繪圖。
9、 SigmaPlot14:一個(gè)完全專業(yè)的圖形和數(shù)據(jù)分析程序,它比Excel程序功能更強(qiáng)大,工具更多。
10、 Jade 6.5MDI:MDI Jade是處理粉末XRD數(shù)據(jù)的重要軟件,也是搜索標(biāo)準(zhǔn)衍射數(shù)據(jù)的有力工具。
11、 Gaussian 09W:一個(gè)功能強(qiáng)大的量子化學(xué)綜合軟件包,可預(yù)測周期體系的能量、結(jié)構(gòu)和分子軌道。
12、 ChemOffice suit 2018:Chemoffice可以說是化學(xué)結(jié)構(gòu)繪制工具中的王牌軟件,功能強(qiáng)大,涉及面廣。
13、 Mestrenova14:一款好用的核磁共振數(shù)據(jù)處理軟件,可預(yù)測化合物氫譜、碳譜,HSQC,雜核譜。
14、 HyperChem 8.1:一款以高質(zhì)量,靈活易操作而聞名的分子模擬軟件。
15、 GaussView 6:搞科研的同學(xué)都知道,制圖軟件一般對設(shè)備的要求非常高,GaussView軟件作為化學(xué)軟件中的一股清流,既可以畫結(jié)構(gòu)還能做各種數(shù)據(jù)計(jì)劃。
16、 AutoCAD 2019:AutoCAD一般用于二維繪圖、詳細(xì)繪制、設(shè)計(jì)文檔和基本三維設(shè)計(jì),現(xiàn)已經(jīng)成為國際上廣為流行的繪圖工具。
17、 3Dmax 2018:3DMAX是一款強(qiáng)大的三維設(shè)計(jì)軟件,產(chǎn)品設(shè)計(jì)、影視動(dòng)畫、虛擬現(xiàn)實(shí)這三類它都可以很好的適用進(jìn)去,而且還有很多插件和模型庫可以使用。
18、 Multisim 14:Multisim是一款功能強(qiáng)大的電路仿真軟件,在用multisim仿真的時(shí)候,在電路中加入的器件一定范圍內(nèi)都是可以用數(shù)學(xué)來建模器件特性的。
19、 Lumion 5:Lumion是一個(gè)實(shí)時(shí)的3D可視化工具,涉及到的領(lǐng)域包括建筑、規(guī)劃和設(shè)計(jì)。
20、 UG 10.0:UG是為用戶的產(chǎn)品設(shè)計(jì)及加工過程提供數(shù)字化造型和驗(yàn)證手段的三維軟件。
21、 Matlab 2018a:Matlab2018a是一款十分專業(yè)的實(shí)用型商業(yè)數(shù)學(xué)工具,軟件操作便捷,是根據(jù)用戶的思維方式和工作內(nèi)容打造的軟件。
22、 Honeyview V5.32:小編用過的看圖軟件不少,輕量級的Honeyview是一款非常不錯(cuò)的軟件,比系統(tǒng)自帶的強(qiáng),比強(qiáng)大到翻天的ACDSEE等老牌要快。
23、 WinRAR 5.90:用過最好的解壓軟件,沒有之一,之前在使用360解壓軟件的時(shí)候,文件解壓容易出現(xiàn)錯(cuò)誤,且不支持Unicode,更換為WinRAR就沒有問題。
生物制藥常用的數(shù)據(jù)分析軟件包括SPSS、SAS、R語言、Python和MATLAB等。這些軟件在生物制藥領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化以及機(jī)器學(xué)習(xí)等方面發(fā)揮著重要作用。
首先,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款非常流行的統(tǒng)計(jì)分析軟件,盡管其名稱中帶有“社會科學(xué)”的字眼,但在生物制藥領(lǐng)域同樣適用。它提供了豐富的統(tǒng)計(jì)分析功能,如描述性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、方差分析(ANOVA)、回歸分析、聚類分析等。這些功能可以幫助生物制藥研究人員對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和解讀。
其次,SAS(Statistical Analysis System)是另一款強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè),包括生物制藥。SAS提供了全面的數(shù)據(jù)管理和高級分析功能,如數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測建模、優(yōu)化等。此外,SAS還具有良好的可擴(kuò)展性和定制性,可以根據(jù)生物制藥研究的具體需求進(jìn)行功能擴(kuò)展和定制開發(fā)。
在編程語言和開源工具方面,R語言和Python在生物制藥數(shù)據(jù)分析中越來越受歡迎。R語言是一款專為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形繪制設(shè)計(jì)的編程語言,擁有大量的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的軟件包。例如,Bioconductor項(xiàng)目提供了許多專門用于生物信息學(xué)和生物制藥數(shù)據(jù)分析的R包。Python則是一款通用編程語言,擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫,如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn等。這些庫可以幫助生物制藥研究人員進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)建模。
最后,MATLAB(Matrix Laboratory)也是一款在生物制藥領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)分析軟件。它提供了強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算、矩陣運(yùn)算和可視化功能,特別適用于處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和算法。此外,MATLAB還提供了豐富的工具箱,如生物信息學(xué)工具箱、統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱等,這些工具箱為生物制藥研究人員提供了便捷的數(shù)據(jù)分析工具和方法。
綜上所述,生物制藥常用的數(shù)據(jù)分析軟件多種多樣,既有商業(yè)軟件如SPSS和SAS,也有開源工具如R語言和Python,還有專用軟件如MATLAB。這些軟件各具特色,可以根據(jù)具體需求選擇合適的工具進(jìn)行生物制藥數(shù)據(jù)分析。
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