大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于数据抽取工具有哪些，制作数据分析报告的工具都有哪些这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
一、性价比比较高的数据分析软件有哪些推荐
数据分析软件有很多，根据自己需要选择合适的软件，以下是我用过的一些数据分析工具，可以参考一下：
1.首先必须是excel
几乎不用任何费用支出，只要掌握好公式和图表就可以了，最适合没有钱，而且数据相对简单的人士。
2.数据观
这个软件最大的特点：简单，门槛低。只要将数据进行上传，就可以生成推荐的图表给你，不需要学习进行计算学习，对于没有数据分析专业知识就能够使用，适合刚刚开始接触数据分析的非专业数据分析人员。
3.神策数据
神策数据上不同功能模块均有详细的使用说明以及例子演示，使用起来更加得心应手。现在上面已经有的功能模块有数据管理、漏斗分析、事件分析等，功能还在继续增加，但是这些工具是要钱的，而且很多功能不是现成的，需要用户学习完才能用。
4.数说立方
这款数据分析软件最大的特点是具有一个庞大是社交数据库，就算是个人免费版也有非常好的体验。能够支持全网实时抓取数据，包括定向地抓取微信、微博等平台上的数据，并将数据进行可视化的展现。尽管目前使用过程中还有一些小bug，但是已经在不断完善中。
5.数加平台
数加平台是基于阿里云的数据分析平台，能够对数据进行深度的整合、计算和挖掘，然后借助可视化工具对数据进行个性化的展现。该平台的数据分析相对毕竟完善，数据可视化体验良好，不过用户需要捆绑阿里云才能用，普通的用户有一定门槛，有些比高级的功能还需要用户学习一下才能用。
二、制作数据分析报告的工具都有哪些
一、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、SPSS统计软件
它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。
三、Stata统计软件
Stata统计软件由美国计算机资源中心（ComputerResourceCenter）1985年研制。特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。
四、EXCEL电子表格与统计功能
EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。
五、SAS统计软件
SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS需要编写程序,比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
三、大数据平台的软件有哪些
首推鉴:Hadoop，私有云最佳方案。hadoop下面还会涉及hbase,hive,spark,zookeeper,mapreduce等等。开源，免费，稳定，很多大公司都在用。
如果小公司自己用，那就去用各家的云服务。像阿里云，腾讯云，华为云之类的，都有相关大数据服务。
1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。
2、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
3、Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、YonghongZ-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。4、Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。
5、hadoop大数据处理的意义Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
