行为研究的分析软件

随着大数据的快速发展，数据分析越来越受到企业的重视，不少企业已经部署了数据分析BI软件，来帮助处理分析数据。也有很大一部分企业一直在纠结到底该选哪一款数据分析BI软件，因为现在市场上的数据分析BI软件实在是太多了。笔者就此选出了现在常用的5款数据分析BI软件，以供参考。1、Power BIPower BI是微软推出的一款数据分析BI软件，微软官方是这么介绍的：Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。简单来说就是可以从各种数据源中提取数据，并对数据进行整理分析，然后生成精美的图表，并且可以在电脑端和移动端与他人共享的一个数据分析BI软件。2、TableauTableau是目前国外比较流行的一款数据分析BI软件，允许从多个数据源访问数据，包括带分隔符的文本文件、Excel 文件、SQL 数据库、Oracle 数据库和多维数据库等。Tableau提供了非常友好的可视化界面，使用者不需要 IT 背景，也不需要统计知识，只通过拖放和点击（点选）的方式就可以创建出精美、交互式仪表盘。帮助迅速发现数据中的异常点，对异常点进行明细钻取，还可以实现异常点的深入分析，定位异常原因。3、QlikviewQlikview是一款类似于Tableau的数据分析BI软件，只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源；其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的数据分析BI软件。用户可通过各类可视化效果，将Qlikview扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。4、亿信ABI亿信ABI是一款国内常用的数据分析BI软件，提供了从数据采集到ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化、移动应用为一体的一站式商业智能解决方案。可以通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，支持添加校验及流程审批。集数据建模及ETL设计的功能于一体，可预先对数据源进行整合及处理。支持各类交叉、分组、分页、多表头，多格线等中国式复报表，支持参数查询，实现动态数据展示。支持自助式分析，通过鼠标拖拽维度和指标，即可实现数据看板、Word报告、PPT报告等数据分析结果。支持PC、iPad和手机等移动设备的应用。5、FineBIFineBI也是一款国内的数据分析BI软件，早期专注于传统报表的图表组件功能，以价格优势占到了不低的市场份额，作为传统BI起步的公司，在敏捷BI的冲击下市场受到了冲击并开始转向敏捷路线。FineBI支持抽取模式和直连模式两种数据连接方式，可以自动建模，利用自助数据集的方式，让用户能够在人性化的操作界面进行数据处理和ETL处理，比如数据过滤、数据整合等等。数据图表设置比较简单，用户只要进行数据字段的拽拖即可，同时还有一些数据的查询操作。

用户行为分析隶属于用户数据分析的一个模块，所以做用户行为分析比较领先的主要是一些知名BI工具的生产公司，比如像帆软、DataFocus、微软、Tableau等。一般国内做数据分析的公司会更加贴合国内企业的需求和思维模式，举个例子，我在DataFocus的官方网站上看到过关于八大分析的模型的案例内容介绍，其中包含的事件分析、热图分析、全路径行为分析等就十分贴合题主所提到的用户行为分析。事件分析模型是用户行为数据分析的核心和基础。用户在产品上的行为我们定义为事件，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件进行采集。热图分析模型主要应用于用户行为分析领域，分析用户在网站显示页面的点击行为、浏览次数、浏览时长等，以及页面区域中不同元素的点击情况，包括首页各元素点击率、元素聚焦度、页面浏览次数和人数以及页面内各个可点击元素的百分比等等，通过上述分析，找出页面设计的合理性。全行为路径分析主要是根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率的情况，找出各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途。DataFocus还有其特有的可视化搜索引擎，通过对自然语言的搜索输入，即可呈现可视化结果；该公司也是慷慨的将多行业的案例分析报告免费向用户呈现；BI工具的图表类型十分丰富，除了基础图形外，还涵盖了很多新颖且独具特色的图表类型；数据看板组件元素的添加也为整个大屏的设计提供了更多可能性，完全可以打造一个非常美观炫酷且实用的可视化大屏。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

企业采用优秀数据分析软件开展业务可以获得巨大的竞争优势，尤其是当这些数据工具更多地使用增强分析时。数据分析软件使企业能够分析大量数据，以获得巨大的竞争优势。数据分析软件能够挖掘跟踪从当前销售到历史库存的各种业务活动的数据，并根据数据科学家的建议进行处理。许多相关技术允许分析软件创建其结果。这些工具主要包括数据仓库工具、ETL工具，以及现在更常见的云计算工具。这些工具可提供数据洞察力，其中包括预测分析、商业智能(通常与数据分析可互换使用的术语)以及结构化和非结构化数据。随着分析工具的发展，它们越来越多地使用人工智能和机器学习技术。机器学习和人工智能技术可以为“增强分析”提供支持，这意味着由于采用这些先进技术，数据查询结果具有更深的深度和更多的细节。数据查询的结果可以使用精心设计的可视化仪表板显示在数据分析软件中，通常使用一系列颜色编码的图表和图形来说明业务趋势线。这些仪表板可以根据输入参数进行定制。它们也可以随着时间的推移进行调整，以产生更具体、更集中的表现形式。这些数据的实时可视化现在成为大多数企业的关键导航设备。许多因素推动着数据分析软件市场的增长。总而言之：没有数据分析软件的洞察，当今几乎没有一家企业能够有效竞争。如何选择优秀的数据分析软件了解数据分析软件市场发展趋势的人都认为选择数据分析软件解决方案很复杂。这之所以复杂，是因为数据分析软件随着时间的推移变得越来越复杂。企业必须根据其软件和各种复杂的分析工具来衡量，才能很好地适应各种复杂的IT数据。1。增强分析使用人工智能和机器学习提供所谓的增强分析是业界最热门的话题，大多数供应商都声称提供了某种形式的增强分析工具。但是，对于用户而言，要真正了解人工智能和机器学习工具是很难的。研究这个问题的销售代表需要得到明确的解释，为此更加关注人工智能和机器学习用例。2。用户类型使用这个应用程序的企业员工对数据科学有多了解？用户是数据科学家，还是企业的销售代表？企业将采用一些数据分析软件工具的其中一种。3。与现有数据系统互操作企业选择与数据仓库和ETL工具不兼容的数据分析解决方案往往会适得其反。此外，它是否可与企业的数据库和存储基础设施一起使用？这可能需要试运行。4。可扩展性数据分析解决方案很难被取代。因为这是事实，所以选择随时间的推移而增长的解决方案至关重要。也就是说，是否会基于大数据集处理更多的查询？此外在未来的几年里，这家供应商能提供下一代的功能吗？5。 招募专家有些解决方案有完整的用户社区，因此招募专家是一项相对简单且成本低廉的任务。其他的解决方案也很先进，但是招募不到经验丰富的专业人士。考虑到招聘数据科学家成本高昂，企业不想让招募工作变得比原来更难。6。与供应商合作数十年来，数据分析领域的一些供应商已经家喻户晓。然而鉴于该行业的利润丰厚，最近几年已经出现了一些新进入者。这些新供应商很可能是一个可行的选择，即使他们的解决方案没有良好的记录。他们愿意在培训和价格方面与企业合作吗？这或许比传统的供应商更重要。优秀数据分析软件供应商(1)Tableau公司关键见解：即使在市场领导者中，Tableau公司也是数据分析软件市场上的优秀供应商。该公司于2019年被Salesforce公司收购。由于其数据可视化的深度和质量，Tableau公司建立了庞大而热情的用户基础。该公司的数据分析平台以收集多个数据输入而闻名，允许用户将它们组合在一起，然后提供仪表板显示来增强可视数据挖掘。此外，数据可以被安排和重新安排，并相对容易地创建层次结构。重要的是，所有这些高级数据操作都可以由没有数据科学背景的员工完成。并且Tableau平台的功能足够强大，足以为用户提供数据科学教育。优点：Tableau因其数据可视化而成为数据分析市场的领导者。随着被Salesforce公司所收购，预计人工智能和机器学习的增强能力将继续快速增长。 非常适合从中小型企业到大型企业的各种规模的公司。 Tableau在线解决方案为多云环境提供了多种部署选项。缺点：一些用户希望提供更多扩展的管理和治理功能。(2)微软公司关键见解：在Azure云平台的推动下，微软公司成为混合云的领导者之一。该公司的Power BI平台受益于这一优势。该公司的相关软件产品以微软公司的经典方式帮助推广其Power BI分析工具。例如，Excel和Office 365中的提醒用户更多地采用Power BI分析工具。因此，在这种内置广告与十分庞大的用户群推动下，Power BI可以称得上市场上很受欢迎的分析程序。这一点很重要，因为庞大的用户群会促使产品不断升级，而Power BI肯定会从中受益。更重要的是，凭借雄厚的实力，微软公司内置了令人印象深刻的人工智能和机器学习功能，为增强分析提供了强大的支持，这些增强的分析已成为数据分析领域的关键差异化因素。例如，图像分析是由Power BI的人工智能功能集驱动的。这些人工智能和机器学习功能由内置于行业领先的Azure云平台中内置的Azure功能驱动。优点：优秀的人工智能和机器学习工具提供增强的数据分析。 在其庞大的用户群中备受推崇。 没有哪一家公司比微软公司拥有更广泛的软件产品组合，而且Power BI从与这套详尽的工具集的互操作性中获益。缺点：Power BI的内部部署版本不提供云计算版本提供的功能。 用户必须在Microsoft Azure云中运行产品，而不是许多用户使用的其他云平台。(3)Qlik公司关键见解：如果用户寻求使用人工智能和机器学习来提高数据挖掘的质量，则Qlik Sense是优秀选择。Qlik凭借其二十多年的行业优势，在数据分析领域提供了引人注目的愿景。其中主要的是，该公司在其Qlik Sense平台中内置了人工智能和机器学习的高级版本。而且，它无需具备深厚的数据科学技能即可提供此功能，因此销售代表和中级人员可以利用人工智能技术进行数据挖掘。同样重要的是：Qlik Sense与运行在哪一个云平台无关，因此用户可以将数据分析工具部署到其多云基础设施中的任何云平台。或者，他们可以在内部部署设施部署，然后将应用程序接到云平台中，以实现混合数据分析方法。优点：该公司的关联洞察功能有望部署认知应用程序来挖掘用户可能会错过的洞察。 在公共云、私有云或混合云中非常灵活和强大。 为数据科学家或只接受少数据科学培训的用户提供高级自助分析。缺点：尽管产品功能强大，但其整体供应商形象却不如Microsoft甚至Tableau这样的行业巨头。(4)ThoughtSpot公司关键见解：ThoughtSpot虽然不像某些数据分析软件供应商那样知名，但它提供了下一代“搜索优先”工具，使其在市场上获得领先地位。ThoughtSpot提供许多引人注目的功能，特别是利用众包的基于人工智能的推荐系统。此外，其查询选项的来源从像微软公司这样的传统提供商到像Snowflake这样的新手。令人关注的是，ThoughtSpot公司在竞争激烈的市场中具有优势的方面是其基于搜索的查询界面。用户可以通过键入或语音输入复杂的分析查询，ThoughtSpot平台使用增强的分析来提供洞察力。令人印象深刻的是，它可以处理大量数据查询，许多用户筛选大量的信息。从比较分析到异常检测，所有这些都可以实现，而无需软件代码。因此，业务人员无需专家的帮助即可进行数据挖掘。优点：搜索界面可轻松查询复杂的问题，并利用人工智能分析数十亿条数据行。 成立于2012年的成长型公司，该公司已将企业分析的浪潮推向了分析行业的利基市场。 由于具有扩展和处理越来越大的查询负载的能力而广受好评。缺点：如果没有某些供应商提供的大量产品，用户将需要携带自己的相关工具，例如数据准备应用程序。(5)MicroStrategy公司关键见解：通过将各种竞争平台连接到一个统一系统中，MicroStrategy采取了大胆的行动构想企业分析的基础。在竞争激烈的数据分析市场中，每个供应商都试图领先于其他供应商，MicroStrategy寻求将它们整合在一起。其平台包括API连接器，这些连接器在使用MicroStrategy作为统一层的同时可以加入竞争的平台。组织采用一种相关技术，将来自基于浏览器的系统(例如客户关系管理和企业资源计划以及竞争性分析软件)的所有业务内容连接起来，然后将其提供为易于使用的分析仪表板。一旦用户将鼠标移到链接上，数据就会显示出来，在工作日提供比较新的实时数据洞察力。此外，可以编写代码的用户可以利用MicroStrategy快速插入或更新来自移动或全球互联网的各种数据源。这种来自多个来源的简单更新融入了MicroStategy的“连接器”策略，在数据分析领域广受好评。优点：MicroStrategy的超智能连接技术是一项创新技术，可能会在未来几年中巩固其领先地位。 平台的稳定性备受推崇，几乎没有错误或停机问题。缺点：在数据分析市场上没有很高的知名度。(6)Sisense公司关键见解：这是一个具有前瞻性的复杂平台，非常适合持续复杂的数据处理，这非常适合高级用户，而不是未经培训的人员。很明显，Sisense公司致力于建立一个前瞻性的数据分析平台。该公司重新构想然后在很大程度上重建了其平台，以利用云原生基础设施的优势。这些优势包括出色的可扩展性。Sisense与容器技术一起大规模驱动云原生应用程序。随着数据需求的增长，随着云平台变得更快、更灵活，该平台肯定会在未来几年保持增长。为了提高速度和性能，Sisense公司的ElastiCube使用了自己的缓存引擎，该引擎部署了芯片和内存数据处理。Elasticube增强了平台的增强数据准备功能。此外，Sisense公司收购了Periscope Data，以增强其上层数据处理功能。优点：对云原生应用程序的强大支持。 专有的缓存引擎可提高速度。 能够处理各种困难的企业分析工作负载。缺点：针对高级用户，尤其是数据科学家，而不是现成的业务查询。(7)TIBCO公司关键见解：具有机器学习增强数据分析功能的可靠平台，适用于企业数据科学家或训练有素的员工。在一个很少有数据静止的世界中，从流分析中获得真正的洞察力可以提供主要的竞争优势。这是TIBCO的优势之一。该公司的流分析工具提供了运行中的数据挖掘，并从中获取趋势知识。此外，TIBCO Spotfire还拥有先进的增强分析功能，由机器学习驱动，并具有自然语言用户界面。这种机器学习功能已经成为数据分析领域的关键必备功能之一。为了提供更丰富的产品组合，Spotfire提供了数据准备工具和数据可视化工具，用户可以通过这些工具和可视化工具进一步了解情况。所有这些加在一起就形成了一个稳定、健壮的数据分析平台，适用于企业或所谓的公民数据科学家。优点：因其直观的用户界面而广受好评。 完善的、功能丰富的数据分析软件平台。 包括大型拖放分析功能菜单，以加快数据挖掘速度。缺点：TIBCO的用户并不多，因为该供应商的知名度低于某些分析领导者。(8)SAS公司关键见解：一个完整的、开发良好的数据分析组合，可以支持大型企业的所有数据挖掘过程。SAS公司在软件业务领域拥有数十年的经验，它提供了一个完全成熟的程序，可以满足数据科学家的苛刻查询，对于受过较少培训的人员也可以使用。为顺应当前趋势，SAS公司升级了其增强的分析工具、如今，使用机器学习、人工智能和自动化已成为分析客户的关键需求。SAS公司精心开发的产品组合可满足所有数据分析要求。其范围从复杂的模型构建到分析，再到数据准备，再到监视和管理数据趋势的能力。所有这些功能都在统一平台中提供，并具有模型的交互式可视化功能。机器学习、人工智能和自动化均支持所有这些功能。为了帮助用户，该平台输出机器驱动的预测，这可以显著扩展查询过程。该公司的SAS Viya平台与时俱进，利用微服务和云平台来提供更大的可扩展性和更灵活的性能。优点：广泛使用高级机器学习和人工智能工具来辅助人工驱动的查询。 统一的数据分析产品组合，支持从准备到可视化的下一代数据挖掘的各个方面。 全球庞大的用户群，SAS公司雇佣了大量专家。缺点：一些用户认为该平台价格昂贵。(9)IBM公司关键见解：IBM公司是行业中很有力的竞争者，尤其是对于那些已经专注于IBM企业平台的用户而言，数据产品之间的集成是值得注意的。IBM Cognos Analytics是一个平台，结合了企业级托管和自驱动查询工作以及增强的分析和高级报告。作为一种改进，Cognos Analytics现在包括IBM Watson的许多功能。该平台可以生成自然语言处理，以及令人印象深刻的自然语言生成。它还可以执行时间序列预测，这是数据模型根据历史场景预测即将发生的事件的能力。具有前瞻性意义的是，Cognos旨在提供有关社交数据的见解。它还提供了通过人工智能功能辅助的数据准备，可以节省大量的人工时间。为了尽可能多地服务于分析客户，IBM公司提供了许多云计算和多云使用选项，从IBM公司的公共云到任何其他云领导者。当然，内部部署也是可能的。优点：Watson的强大功能已内置在Cognos的高级工具集中。 IBM数据组合的互补元素之间的互操作性已得到很好的考虑。 跨云平台和内部部署的广泛部署选项。缺点：该平台适合已经利用IBM产品套件的客户。(10)SAP公司关键见解：具有增强分析功能的强大功能使此数据分析工具成为很有力的竞争者。SAP Analytics Cloud的一项引人注目的功能是将多种分析功能集成到一个统一的解决方案。这包括高级预测分析和计划功能以及核心分析。此外，该公司在增强分析方面拥有重要的业绩记录。完善该平台的是自然语言处理和自然语言生成，也就是说，分析指标实际上已转换为自然对话语言。为了协助由开放式探索驱动的数据挖掘，SAP Analytics Cloud执行“假设分析”处理。为了加快流程(这是一项主要优势)，SAP解决方案还提供了一个预编写的模板、模型和趋势线故事的菜单，以使流程前进，而无需在每个工作阶段都花费更多的时间。完成这些功能并与上面提到的广泛集成保持一致，SAP Analytics Cloud与SAP Data Warehouse云平台相关联。优点：完全集成的产品组合在一个解决方案中提供了基本完整的分析功能。 API菜单可实现与嵌入式解决方案的连接。 其云原生多租户方法与当今的关键新兴技术保持一致。缺点：对于那些寻求内部部署解决方案的组织，SAP Analytics Cloud并不适合。其他市场领导者：数据分析软件(11)Information Builders公司与中层员工的查询相比，信息业务更适合于数据科学家的严格要求，信息业务以其超大规模的能力而闻名，它可以处理许多需要处理大量数据负载的查询。可以很好地使用原有数据库。(12)OpenText公司该公司的旗舰Magellan可以向任何数量的企业用户同时提供清晰、及时的报告；如果每个人都需要同时看到季度趋势，则OpenText公司则是用户的优秀选择。此外，OpenText公司在统一解决方案中提供广泛的分析功能菜单。(13)Birst公司Birst公司被企业资源计划(ERP)供应商Info公司收购，得益于其拥有巨大市场份额的母公司的资源。在数据世界中，模式是索引和对象的菜单。Birst公司以其使用开放方法自动执行数据仓库模式(无需其他工具)的能力而广受赞誉。(14)Domo公司如果易用性是用户要寻找的关键因素，则可能采用Domo公司提供的工具。这个云计算解决方案提供了一系列直观的数据可视化效果，无论是否接受过数据科学培训，都可以为其所有员工提供快速且深入的见解。(15)Yellowfin公司Yellowfin公司的Stories解决方案具有强大的自然语言生成能力，该公司的Signal软件可以扫描数据以突出显示新趋势和可能出现的异常情况。在提示查询和结果方面提供额外的帮助而倍受推崇。数据分析软件：供应商比较表（文章来源：TechWeb）

CDA数据分析研究院原创作品，转载要授权哟前段时间考研结束，衷心祝愿那些奋斗数载的小伙伴们可以考到自己梦寐以求的大学。人生短暂，人间美好，希望通过努力奋斗你我都可以体会到生活的点点滴滴。开头说点题外话哈哈哈，今天呢，小编想跟大家分享的是那些超级好用的数据分析软件，好用到吹爆它，恨这么晚才遇见。菜单式操作软件电子制表软件一哥：ExcelMicrosoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的计算机编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。事实上，当数据量不大，我们常作为平日里数据预处理的一个首选菜单式软件，快速填充、缺失值填补、数据格式规范化等等，另外，excel强大的文本和数值处理函数也让它在表格软件地位不可撼动。市场调查的宠儿：SPSSSPSS是统计产品与服务解决方案（Statistical Proct and Service Solutions）的简称，为IBM公司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。同样是菜单式软件spss和excel有什么区别呢，正如我给SPSS的帽子：市场调查的宠儿。SPSS里有一套完整的统计分析模块，菜单式的步骤操作也让非统计学专业的人可以自己实现一套统计分析，另外数据结果输出窗口、数据编辑窗口的分开式安排也让我特别喜欢，不像excel全部放在一个sheet里。中小型网站数据库恋人：MySQLMySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用，比如维基百科、Google和Facebook等网站什么？数据库也能做数据分析？当然这里的数据分析不是深层次的使用统计分析或者算法进行挖掘和建模，这里的分析更多是提取有特定条件的数据，对数据进行一个简单的摘要统计。编程语言式软件统计学人自己的工具：RR语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。基本上学统计学的学生都会使用R 语言做统计分析，R有一个很鲜明的地方就是R内置多种统计学及数字分析功能。R的功能也可以透过安装包增强（各种领域，实现各种分析功能的包真的是应有尽有）。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号，所以R语言也可作为可视化工具。数据分析网红：python对于python，数据科学的大佬真的视若掌上明珠，什么“人生苦短，我学python“，什么“学python，养发护肝”。推特上充满了愉悦的气味（滑稽）。Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。可是作为胶水语言的python原生语句用来做数据分析可远远不够格，pandas库的开发和更新让python一下子变成数据分析的流量小生，另外，scikit-learn机器学习库也让数据分析师对其偏爱。

软件简介该软件只看到还没亲自使用，Histcite 是一种文献索引分析软件，用来处理从web of science 输出的文献索引信息。它可以帮助我们迅速掌握某一领域的文献历史发展，发现关键研究 （highly cited）和关键学者 （highly cited）。它还能方便绘出这一领域文献历史关系，使得该领域的发展，关系，人物一目了然。开发者是大名顶顶的 Dr Eugene Garfield, 他是 the inventor of the Science Citation Index。对处在文献研究阶段的人是非常有用。可对这是一款非常强大的引文分析工具，可以快速绘制出某个研究领域的发展脉络，快速锁定某个研究方向的重要文献和学术大牛，还可以找到某些具有开创性成果的无指定关键词的论文。使用方法下面开始使用这个工具。首先要了解一点，HistCite 这款软件是 Thomson Reuters （汤森路透）公司开发的，和 WOS 是一家公司，所以 HistCite 只支持 WOS 数据库，对于 Scopus 等数据库则无能为力，不过 Github 上面有人写了一个可以将 Scopus 导入 Histcite 进行分析的脚本——Scopus2Histcite，有兴趣的同学可以去试试看。2016年10月，汤森路透知识产权与科技业务被 Clarivate Analytics （科睿唯安）公司收购了，从此 WOS 也是归该公司所有，因此导出的数据纯文本也发生了些许变化，从而不能直接导入 HistCite 进行分析。不过别担心，HistCite Pro 完全兼容新的文件格式！打开WOS，注意数据库要选择核心合集（Core Collection）！1. 例如简单检索一下石墨烯在锂离子电池负极中的应用：2. 检索结果不是太多，可以全部导出，如果文献太多的话，可以先按照被引频次降序排列，只导出前2000篇就差不多了。3. 下面开始导出文献信息，点击页面上的【保存至 Endnote Online】按钮右边的下拉按钮，选择【保存为其他文件格式】。4. 在弹出的菜单中，记录数填写1到500，因为每次最多只能导出500篇文献，所以上面的2819篇文献需要分成6次导出，后面导出的时候依次填写501到1000、1001到1500等等。。。记录内容选择【全记录与引用的参考文献】，文件格式选择【纯文本】，然后点击发送即可得到导出的 txt 文件，类似可以导出其他5个。注意：含500个记录的txt文档一般是3M左右，如果你的只有几百K，请仔细按照上面这张图进行导出！！！5. 下面使用 HistCite 来分析这6个txt格式的引文数据文件。由于 HistCite 多年不更新，现在存在各种 Bug，比如直接打开 HistCite，一加载文件就报错：No such file or directory。对于这种情况，你可以选择在 C 盘根目录下新建 fakepath 文件夹，然后将全部的 txt 文档复制到里面，再打开 HistCite 来进行加载，但是仍然会遇到下面 Format Unknown 的问题。6. 尝试第二种方法。选中所有的 txt 文件，然后拖到 HistCite 的图标上，放开鼠标，果然自动打开了软件。7. 但是，事情好像并没有那么简单，又出现了一个报错：Format Unknown。8. 最后，将每个 txt 文件的第一行中的 Science 改成了 Knowledge。9. 然后再将 txt 文件拖放到 HistCite 图标上面打开，终于成功加载了！10. 可以看到2819篇文献信息全部加载进来了。11. 在受到这么多折磨之后，我用 Python 开发了一个方便使用的脚步，于是一个以 HistCite 源程序为核心的精简易用免安装版本问世了，就叫 HistCite Pro 吧。由于 HistCite 源程序只支持 Windows 系统，所以 Pro 版本也只能在 Windows 下使用！软件下载获取新下载链接请私信回复：文献分析软件

数据分析软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。日常的数据分析，Excel就能满足大部分需求，不过在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天，仅靠Excel解决也不现实，不过不用担心，市面上可分析数据的软件是越来越多了，小编给大家介绍几类数据分析软件，包括以下几类：1.数据处理软件Excel和MySQLExcel：在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。数据库MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。2.数据可视化Smartbi和EchartsSmartbi设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，且不受维度、度量的限制，支持多数据来源，布局灵活，支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到APP，支持流式布局。轻量化的BI软件，部署方便，走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。ECharts简单来说是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件，具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅地运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。3.大数据分析SPSS、Python、HiveSQL等SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数据库中读入数据，其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要，输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。HiveSQL是基于Hadoop的一个数据仓库软件，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行。其实软件并没有好坏之分，重要的是根据自身的需求，选择最适合的软件进行数据分析。一般比较成熟的公司里，数据分析软件不只是满足业务分析和报表制作，像我现在给我们公司选型BI软件，是做全平台全方位的数据处理，外源数据更新、实时抽取、性能优化等等都是非常关注的点。

纵观以往大数据的发展过程，之前的企业想要进行企业的数据可视化分析却需要组建自己的研发团队，耗费大量的时间成本和人力成本将数据进行导入导出，通过技术部门的复杂的代码指令来实现数据的简单可视化展现，而且需求一变之前所做的工作将化为乌有，重新开始。但是现在，通过互联网技术的不断进步，数据可视化不仅仅是只能通过复杂的代码进行简单的分析展现，而是涌现了大批的数据可视化工具。通过体验了绝大多数的BI工具之后，我们挑选了几款给大家进行深入的分析。1、Power BIPowerBI背靠微软，大厂商的背景就注定了这款工具不平凡。主要基于高级excel功能发展起来，作为根基深厚的元老级软件的集合，顺延excel的风格，发展个人用户的个人数据分析软件。PowerBI的操作有浓郁的excel风格，在集合后使用标志性的微软风格增加了许多界面操作功能，复杂功能辅以M语言、DAX函数、R语言、三方插件等集成来实现，功能强大但是对新手入门不是很友好，需要一定的技术基础。2、DataFocus BIDataFocus是杭州汇数智通科技有限公司研发的首个中文自然语言数据分析系统，自动建模，采用简单的搜索式的交互，系统便可以自动以数据或图表给予回答，支持进行数据筛选、钻取、数据联动等操作，自由、多角度地分析数据。让不具备代码能力、不熟悉数据结构的业务人员也能迅速上手制作出美观深入的数据图形。DataFocus支持数据源连接和抽取数据至系统两种数据连接的方式，且支持整体或单表的数据全量或增量的更新，支持定时更新。DataFocus支持主流的关系数据库、部分大数据数据库、多维数据库以及文本数据集，对企业数据平台对接能力更强。DataFocus支持中文自然语言分析，用户可以通过跟AI人机对话的方式探索数据，系统可以理解人类关于数据的问题，以丰富的图表和数据回答相关问题，无需像拖拽操作一般要用户预先在构建好数据图形的数据结构，真正实现帮助业务人员去探索数据问题所在的目的。支持数据的钻取、过滤、联动等操作，多角度、各个维度的自由分析数据。同时还拥有丰富、美观的图表类型，根据数据问题智能选择合适的图表类型。3、TableauTableau的功能全面而且可操作深入，更适合专业的数据分析人员依靠自身强大的业务理解来进行个性化的数据展示Tableau是连续六年在Gather BI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。Tableau功能强大，注重细节，倾向于较专业的数据分析师，只要数据预先处理好，就可以制作很多绚丽多彩的信息图。覆盖数据源范围广，拖拽式操作只需把相应的数据拖到对应位置即可将数据信息映射为图形信息。在熟悉软件后，通过用户对组件的操作可以深入分析数据图表，生成美观清晰的数据报告。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

什么是商业智能（BI）？BI（商业智能）是一组流程，体系结构和技术，可将原始数据转换为有意义的信息，从而推动有利可图的业务操作。它是一套软件和服务，可将数据转换为可操作的情报和知识。BI对组织的战略，战术和运营业务决策有直接影响。BI使用历史数据支持基于事实的决策，而不是假设和直觉。BI工具执行数据分析并创建报告，摘要，仪表板，地图，图形和图表，以便为用户提供有关业务性质的详细信息。如何选择一款数据分析软件？选择和实现BI工具并非易事。需要时间来获得必要的批准，有时候你觉得你必须跳过比马戏团狮子更多的箍。确实，全面支持是必不可少的，但是有很多方法可以确保您的BI实施不像许多其他企业所面临的那样以崩溃和烧毁结束。以下是帮助您的整个组织充分利用您选择的BI工具的最佳实践。1.确保BI工具符合管理人员，运营和生产的需要BI工具有三个区域可以满足阻力：会议室，运营和生产车间。如果您想要一个可以充分利用的工具，在整个公司范围内拥抱，从而提供可靠的投资回报率，请从这三个领域获得支持。获得支持不仅仅是担任执行赞助商。这意味着与这些人建立稳固的关系，并从BI工具中准确了解他们需要什么。它会提供他们最需要的分析答案吗？它能快速高效地完成吗？用户界面和用户体验需要什么？您不会从1小时的头脑风暴会议中获得这些见解。它来自于花时间去了解这些人，他们如何完成工作，痛点是什么，以及他们的目标是什么。2.使用自助服务工具确保IT舒适几年前，技术部门仍然坚持自助式商业工具的概念。那是在改变。IT部门很快就接受了BI解决方案，部分原因是技术部门（像大多数部门一样）越来越多地被要求以更少的资源做更多事情。技术部门没有将自助服务BI看作是回避它们，而是很高兴商业方面可以做什么，而不需要IT部门的大量额外工作。这也有助于这些工具提供高水平的数据安全性，在网络和系统资源方面相对较少，并且可以收集数据并将其集成到其他分析系统中，以便更全面地了解企业的数据生态系统。态度的转变在很大程度上归因于对无国界企业的接受甚至拥抱。3.研究数据和商业智能的良好治理在新工具实施之前，一个可靠的BI解决方案就开始了。它需要一个良好的数据治理策略。数据清理在将其提供给BI工具之前是必不可少的，因为在对不良数据执行时，良好的分析是无用的。但治理政策不仅仅是数据清理。它还涉及保护数据。您对静态数据使用什么级别的加密？您的访问政策和程序是什么？不遵守政策会有什么后果？所有这些都进入了一个可靠的数据治理计划，您可以为此建立一个强大的BI工具治理策略。4.选择灵活且可扩展的产品采用优秀BI解决方案的另一个常见障碍是企业未能预见到未来的需求。当您在新的国家/地区开设分支机构时，或者推出与您一直以来不同的产品线时，您不希望您的工具变得繁琐或过时。BI工具必须具有适应性，以便无论您的业务未来如何，该工具都可以进行调整和管理。这意味着选择既灵活又可扩展的BI工具。数据分析软件推荐—亿信BI亿信BI深耕大数据应用每个环节，作为国内自主知识产权的商务智能工具，大数据分析软件，亿信BI专为中国式复杂报表量身打造。数据分析软件亿信BI内置数十种可视化元素和图形，通过简单的数据关系定义，就能实现丰富的可视化效果。并且强势支持大数据3D可视化，同时还可以在3D场景上可实现钻取、联动、轮播、旋转、3D漫游等功能。其内置成熟的OLAP联机分析处理引擎，构建强大的数据计算能力。通过常规计算和挖掘计算的定义，可以帮助你快速、轻松地掌握数据中的含义，发现并预测数据趋势和相关性。同时亿信BI还支持移动展示，可以随时随地掌握最新信息。如果您有一个经过验证的真实格式来选择任务关键型企业软件，那么选择过程会更好。

01常用科研软件介绍Graphpad生物医学领域方便好用，非常强大的统计作图软件，如条形图、箱线图、折线图，均可以快速便捷的输出为出版级别的图形。R很强大的统计分析与绘图软件，特点是免费、灵活，基本能实现所有的统计分析，比SPSS、Stata和SAS相比，能实现更多种类的统计分析。SPSS医学科研最常用的统计分析软件，图形界面，非常易于上手，且参考资料非常齐全，但有些命令不是很全，如配对logistic回归、倾向性评分等。SAS很强大的统计分析软件，许多大型机构均要求使用SAS分析数据，如FDA、金融公司、银行等。Stata小巧、灵活，较易上手的统计分析软件，可以通过编程减少大量点菜单的工作。MedcalcROC曲线相关结果相当全。Endnote经典的文献管理软件，大大减少插入/更新文献的工作量。PASS权威的样本量计算软件。猫老湿建议对于工作繁忙的医护人员，建议SPSS+Graphpad+Endnote+ PASS的组合；对于想用点编程的朋友，建议SPSS+Sata+Graphpad+Endnote+PASS的组合；对于想去大型机构工作的朋友，建议SAS；对于想用编程实现更多内容的朋友，建议R+SPSS+Graphpad+Endnote+PASS的组合。猫老湿目前使用的组合为R+Stata+SPSS+Medcalc+Graphpad+Endnote+PASS