2024年移动端数据分析软件 篇1
千瓜数据移动端工作台（小程序），可以在手机上查询达人、笔记和单场直播分析数据，还可以进行数据监控以及收藏操作。在微信小程序搜索【千瓜】，或是手机浏览器搜索千瓜数据就可以了。
2024年移动端数据分析软件 篇2
数据分析、数据透视等复杂的数据运算，用excel来弄，估计累得够呛，一不小心，电脑还可能会陷入死机状态。文末有软件免费获取方式
既保留了excel的操作特性，又兼容了excel的功能，还能解决很多excel难以解决的问题。
你觉得这样的软件存在吗？
不仅存在，而且还是可以免费使用的！
它叫云表平台，是一款由原金山WPS研发团队成员倾力打造的办公神器。
像题主提到的电力负荷和电度量统计和分析，对于云表平台来讲，就是件轻松轻松的事儿！
你只需要像使用excel一样，拖拉拽，设置表单流程、业务流程、权限分级等，不到3分钟的时间，一份能够灵活扩展功能的商业（BI）可视化分析大屏，便映入眼帘。
值得一提的是，它还是支持自定义打印报表、标签的，并具备消息推送、H5页面制作，OpenAPI、外接数据源，高并发高可用等功能特性。更高能的在后面
你以为这就完了吗？严格意义上来讲，云表平台是国内最早的无代码开发平台。从轻量型的OA、进销存管理，到重量型的WMS、ERP、MES等管理软件，云表平台皆深谙其道。
用云表平台开发企业级个性化的管理软件还是蛮轻松的，继续沿用excel拖拉拽的操作方式，再运用上excel特定的“三板斧”：数据接口＋填表公式＋业务公式，即可将功能随需而改的管理软件给搭建出来。
总结起来，便是0基础，画表格，开发管理软件。
不用懂C、python、PHP、Java等高级语言为何物，因为云表的表格编程用不到一行代码，只要你懂中文，有自己的业务逻辑即可。
并且，用它开发出来的WMS、MES、ERP等管理系统还可以通过云表一个平台，去集中管控。
也就是说，你想把BI与安全生产管理或者企业数据集成管理系统等联结起来，实现数据和信息共享。
当然，你也可以将它与电子秤、地磅、高拍仪、PDA、企业微信、钉钉、SAP、浪潮、金蝶、用友等第三方软硬件进行对接.......
PC端弄好了，还可生成移动端app。
对了，它提供的免费版本，3个月到期可无限免费续期。
中国电信、中铁、汾西矿业、中冶、南方物流、北京航天、许继电气、恒逸石化、华为等近20万＋企业或机构，早已使用云表平台多年。
赠人玫瑰，手有余香。免费的软件获取方式在此奉上：
方法一：
1.头条app搜索“云表”。
2.进入之后，在右上角三条杠处，找到“登录”。（或者进去后直接点击“免费注册”）
3.信息填报完毕，即可在“管理控制台”免费获取。
方法二：
点击我的头像，进入个人主页后，在下方找到“免费下载”
对了，11位云表大咖还专门针对云表无代码编程，搭建企业数字化应用倾心力作了一本让初学者不走弯路的纸质书，感兴趣可以进入我的个人主页，在最下方“获取教材”。
2024年移动端数据分析软件 篇3
罗列一下工作中数据分析工作会遇到的软件以及学习方法。
对于入门小白，建议从excel工具入手—打好报表基础
学习Excel也是一个循序渐进的过程
基础的：简单的表格数据处理打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发
按照我习惯的方法，先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。
函数和数据透视表是两个重点，结合业务场景来学习，可参考《谁说菜鸟不会数据分析》。
制作数据模板必须掌握的excel函数
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum。日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs。统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata。这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len。这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领。）
报表工具—FineReport
客观来讲，FineReport是操作简单却功能极其强大的工具，但入门容易，升级难，要想达到高手的境界，还是需要几个月的学习的。
FineReport的知识层次如下，每一个层次又有很多级别。
操作：FineReport的使用技巧，按照大功能可分为数据表、图表、参数查询、数据填报、移动端、平台搭建、定时调度、部署集成。
扩展：FineReport外围但非常相关，主要是底层的数据处理，需要掌握的有数据库知识SQL语言、ETL等，前端的一些实现开发，需要掌握的是JS
开发：FineReport支持各类插件，不满足的功能可以自己开发定制，需要掌握java
下一步注重分析挖掘—两大语言R语言
1.夯实基础编程语句。这一部分主要是R的最基础部分的学习，包括数据管理（向量、矩阵、数据框、字符串等的操作等）、数学计算与常见函数、数组与矩阵操作的常用函数、逻辑运算、流程控制语句（if, else, while, for 等）
2.掌握基础统计模型与分析方法
3.学会运用可视化工具，主要是学习ggplot2包
4.高级R进阶：掌握一些牛掰的package
2024年移动端数据分析软件 篇4
近几年大数据分析工具层出不穷，只能说没有最好只有更好，
我们先讲一下smartbi
Smartbi是国内老牌BI厂商，企业级商业智能应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求，产品和技术实力毋庸置疑的
但是smartbi需要装很多插件，操作也比较复杂，所以学习成本比较高。
如果您是找敏捷bi平台的话 ，其他的也不错，比如finebi，BDP，永洪bi，DataFocus等，这几家性价比也不错。
如果您是找数据分析平台的话可以先举几个大家比较熟悉的平台
1. EMC—Greenplum：迎战大数据 EMC Greenplum统一分析平台(UAP) Greenplum是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。
2. IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud IBM发新产品应对大数据使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
3. Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇 Informatica提供首款Hadoop编译器软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能。
4. 惠普——Vertica数据分析平台，被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HP Vertica。通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、 Groupon）分析处理的数据达到PB级。
5. 甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance 详解：甲骨文大数据机 甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。
6. 微软SQL ——微软新增PDW，具有强大的大数据处理能力。PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。
7. 亚马逊早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。
8. Teradata跨入大规模分析领域 Teradata收购Aster Data 扩张大数据市场 Teradata是企业级数据仓库（EDW）的领导者，在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果。
9. BDP——BDP商业数据平台 海致BDP (Business DataPlatform) 连接用户与工作所需的数据，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台，用户可以在云平台上进行多维度、细颗粒度的分析。还可以在移动端实时查看和分享数据，轻松把握商业趋势，及时应对一切变化。 BDP是集中数据云端化（Cloud）、数据集中化（Centralization）、数据消费者化（Consumerization）三者为一体的云数据平台。
2024年移动端数据分析软件 篇5
excel因为可以做简单的数据分析，而给大家带来了很多便利。但如果涉及到复杂的数据分析，数据运算，大屏可视化图表，气氛就会变得尴尬起来。
搞不好，还会出现电脑死机，数据丢失等情况。
接下来，我将用3分钟的时间，向你介绍一款兼容excel功能，但功能更为强大的工具——云表企业应用平台。(文末会送出免费的获取方式，如果你赶时间，也可以拖至文末获取)智能数据可视化
运用智能搜索技术，从设计到实现只需要7分钟，可以做到媲美专业的数字大屏开发效果。增强后的数据看板功能模块，可以进行高度、灵活的自定义。
比如设定复杂的大屏背景、组件风格、界面配置、全局摆放，动态效果.......
业务人员无须设计师参与即可完成开发。快速实时计算
信息瞬息万变，决策毫秒之间。
DataFocus采用列式数据存储的方式，通过自带的内存计算引擎，无须预先建立CUBE，数据分析实时交互，完全满足管理决策中经常遇到的临时性分析、多变的业务需求和频繁的结果刷新。
IT部门将从此告别延时报表分析，亿级数据秒级响应。可以免费使用
目前，云表是有提供免费版本的，适用于中小微企业。
如果大企业要用，增加并发数即可。更高能的在后面
你一定想不到，它除了是一款报表软件，还是一款免代码开发工具。
像华为、浙江恒逸、南方物流、许继电气、香港建滔集团、中冶等20万+企业或机构，早已通过云表，开发出各种个性化的管理软件，包括MES，WMS，ERP，OA，BRP，SRM，CRM，进销存等。
你以前的固有思维是不是，这些管理软件，要么请人定制开发，要么直接购买成品。
可一旦你这么做了，正中了软件供应商下怀，后期有得你折腾。
系统的更新迭代，是一个特别棘手的问题，很多想全面实施信息化建设的企业，就栽在了这里。
因年代久远，软件架构与设施已经非常落后，想要找供应商进行软件更新迭代的时候，这时候供应商就玩起了“消失”，也很难再找到那些熟悉过时技术的人员。
另一种情况，就是，你得靠烧钱升级维护，才能保证系统正常运行下去。
所以说，还不如自己动手开发，来得痛快。
而云表的易用性，恰好弥补了，企业人手不足，资金不足这些问题。
这是一款业务人员就能上手的开发工具，你只要有自己的业务逻辑，就可以通过云表，拖拉拽，输入中文文本信息，搭建出能随企业发展而成长的个性化管理软件。
你没看错，功能随需而改，任何时候都行！
此外呢，只要你想得到的业务，它基本上都能解决。
譬如权限控制，工作流，流程审批，多人协同，H5页面制作，闹钟提醒，消息群发，文件整合，与用友金蝶等第三方软硬件集成，扫码入库......
只有你想不到，基本上没有它做不到。
而且，各系统之间数据共享，信息互通，不存在任何兼容问题。
对了，它还能生成移动端app，封装PDA扫描器，设备传感器，读卡器等硬件的驱动程序，对接广泛的物联网设施。
时间原因，今天就分享到这，解锁更多功能，需要你自己去实践。
下面，我在这里留下免费的获取方式。
1、点赞+转发+评论留言
2、关注我并点击我头像，私信发送：cc
试试嘛，毕竟免费，试了也不亏！
希望我的回答能够帮助到您，如果有什么疑问，评论区见。
2024年移动端数据分析软件 篇6
做数据分析可以看看使用门槛低的JVS，下面简要介绍JVS-数据智仓，部分功能已经开源，JVS开源地址：https://gitee.com/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn
数据智仓特点
1.企业级、私有化，数据分析工具 ：智能数据洞察自研的急速列存OLAP引擎，解决了业界大数据多维分析的性
能难题。
2.全自助分析，使用低门槛，解放IT人力 ：只需拖拽数据，即可完成查询和分析。根据不同的业务场景，智能
数据洞察还会提供智能解决方案，实现了数据分析的零门槛、全自助。
3.办公集成打造在线数据协同数据办公：支持与各种办公工具集成，比如钉钉、企业微信以及自建APP等，将数
据实时/监控告警方式推送给对应人员/群组，形成数据追人。
4.嵌入式分析，无缝集成企业平台 ：智能数据洞察能够无缝集成到企业专有平台内，提供嵌入式的实时数据、
报表、仪表盘、以及分析报告。
5.增强型ABI，智能数据洞察 ：智能数据洞察能够基于机器学习算法，自动检测异常数据，支持场景化分析自动
归因，和智能报警监控。
6.技术开放性与普惠性：作为专业的企业数字化技术供应商，提供普惠的技术实现，灵活的技术服务模式：产品
授权、代码开放、技术过度、定制服务等。
7.完善的企业数字化解决方案：从业务前台、到管理后台，从市场营销到企业管理，从业务支撑到数据分析，一
体化、全站是解决方案。数据自动抽取
智仓自动化抽取数据，设置定时任务
可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构
数据可视化流程+拖拽化加工
可视化流程处理数据，
筛选节点：
汇总节点：
数据衍生：
横向连接
字段设置：
追加合并：
多种数据应用
大屏、图表、报告、API
2024年移动端数据分析软件 篇7
在盘点有哪些数据分析工具之前，我们先看下数据分析的工作都有哪些?主要体现在几个方面：存储原始数据、按要求提取数据、按要求计算数据、将数据做成图表、解读数据，得出结论。
所以我们选择工具一定是能满足我们日常工作要求的，下面我们详细盘点一下都有哪些常用的数据分析工具。
一.EXCEL
基本介绍
Excel是目前最基础、也是应用最广的数据分析工具，能够解决数据分析中80%的问题。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。EXCEL个人感觉是本文介绍的所有工具中最重要的，数据分析工具分类可以分为 EXCEL和其他，尤其是对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。
优点分析
1、入门门槛低，简单易学；
2、只要掌握其中的vlookup、match、indirect、if等几个常用的函数，就可以满足很多日常应用场景；
3、图表绘制很简单， Excel拥有各种丰富的可开发的图表；
4、Excel里有开发工具选项卡，还有分析工具库，可以拓展出大量分析功能；
5、自动汇总功能，Excel更加简便灵活
6、计算公式丰富
学习路线
1、基本操作包括数据的简单处理汇总、图表制作等，属于Excel基础知识，一般大家都能正常使用。
2、熟练掌握常用的函数后，你就可以做简单的数据统计、分析和数据可视化等工作了。
3、为了进一步从不同维度对关心的指标进行上卷、下钻分析，还需要非常熟练地掌握数据透视表，这也是Excel最为强大、使用最为频繁的功能。
4、为了实现复杂的业务分析，解决不同数据源、海量数据的分析问题，我们就需要掌握PowerQuery和PowerPivot，PowerQuery负责整合多种来源数据，并进行数据转换，PowerPivot对整合后的规范化数据进行高效率的透视分析，几百万上千万行数据均不在话下。
同类型工具：VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power View、Power Map
二.BI图形化工具
数据最终是要呈现给业务/管理层查看的，因此到进阶阶段，BI工具也是必须要掌握的一个技能。
现在市面上BI工具很多，主流的就是Tableau、FineBI和PowerBI，本土企业很多用FineBI，外企大多数是用PowerBI和Tableau。
1.PowerBI
基本介绍
Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。Power BI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持微软自家产品如Excel，SQL Server等，各类数据库如Oracle，My SQL，IBM DB2等，还支持从R语言脚本，Hdfs文件系统，Spark平台等等地方导数据。
优点分析
1、Power BI有一个免费的基本版本，让用户有机会首先探索它
2、它支持多种方式来整合或导入数据（流数据、云服务、Excel电子表格和第三方连接）
3、它具有实时馈送数据的交互式仪表盘
4、用于将Power BI与应用程序集成的简单API
5、分享报告和仪表板的不同方式
6、多平台支持（Web，桌面，移动）
学习路线官网
(1)Power BI基础
1.初步认识Power BI
2.Power Query 快速数据集成
3.Power Query 数据清洗
4.Power BI 数据模型
5.可视化报表制作
6.Dax函数和表达式
7.发布与服务介绍
(2)Power BI 进阶
1.数据集成与清洗处理经验总结(37分钟6节)
2.函数相关重点(27分钟6节)
3.模型讲解（需注意的地方）(4分钟1节)
4.图表-可视化部分经验分享(54分钟10节)
5.本地与云端-报表的发布管理与权限控制(13分钟2节)
之前转载过一篇文章《小目标 | Power BI新人快速上手手册》，学习Power BI也可以参考一下。
2.FineBI
基本介绍
国内较为领先的BI软件，定位于自助大数据分析的BI工具，提供数据处理、即时分析、多维度分析、可视化等服务。FineBI目前最新版已迭代到 V5.0，主要面向企业客户（个人用户免费全功能使用，但是限制2个并发用户），在国内各行业有着众多的成功应用案例。
优点分析
1、业务人员自己动手制作仪表板，可以根据业务需求组合图表，以便展示更多信息；
2、选中图表类型，将数据字段快速拖曳，就能够实时分析图表；
3、可视化界面便于分析；
4、可以接入多种数据源。包括常用数据库（Hsql、IBM DB2、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle）数据、Hbase、Hadoop Hive、阿里云AnalyticDB以及华为云DWS；服务器数据集；本地Excel数据集；sql数据集；自助数据集。
学习路线
这个是国内厂商产品，可以在官网直接试用即可。
同类型工具：PowerBI、Tableau、Qlikview、SAP BI、Oracel BI、FineBI、Yonghong BI
三.数据库及编程语言相关
1.Python
基本介绍
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库 ，而且是这几年最火爆的数据分析工具，没有之一。
优点分析
1、简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身，Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
2、速度快
Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
3、免费、开源
Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
4、可移植性
由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。
学习路线
1、Python语言基础
Python语言概述和环境安装丨变量、数据类型和进制丨运算符和分支结构丨循环结构入门丨循环结构的应用
2、常用数据结构和函数
字符串丨列表的应用丨元组和集合丨字典类型的应用丨函数使用入门
函数和面向对象编程
包和模块丨函数的高级用法丨装饰器和生成器丨面向对象编程基础丨面向对象编程进阶
3、Python网络数据采集
爬虫概述和页面抓取丨解析页面的方式丨爬取数据的持久化丨Cookie和商业IP代理丨获取页面动态内容丨Selenium应用详解丨提升爬虫工作效率丨破解验证码丨爬虫框架Scrapy
4、数据分析概述和Excel的应用
数据分析和数据分析师概述丨指标和指标体系建设丨Excel的安装和快速上手丨Excel中的函数和公式计算丨Excel透视表、透视图和商业数据看板
5、关系型数据库和SQL
数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库
6、商业智能（BI）工具
MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型
7、Python数据分析
Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析
8、机器学习算法
机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战
同类型工具：R、Julia、Scala、Spark、Java、Hadoop
2.MySQL
基本介绍
SQL也是必会的工具，因为我们要利用SQL语句来取数、清洗数据。MySQL 作为互联网中非常热门的数据库，在高并发业务场景下，一条好的 MySQL 语句能为企业节省大量的运作时间和成本，这也是为何互联网大厂面试官最爱考察数据库底层和性能调优的原因。
优点分析
1、速度快
分析型数据库MySQL运用新一代超大规模的MPP+DAG融合引擎，采用行列混存技术、自动索引、智能优化器，在瞬间即可对千亿级别的数据进行即时的多维度分析透视，快速发现数据价值。此外，还可以快速扩容至数千节点的超大规模，进一步提升查询响应速度。
2、灵活
分析型数据库MySQL版极度灵活的存储和计算分离架构，您可以随时调整节点数量和动态升降配实例规格。分析型数据库MySQL版同时支持在大存储SATA节点和高性能的SSD节点灵活切换。例如，您可以从8个C4升到12个C8，或从12个C8降到8个C4，企业可以真正做到灵活控制成本。
3、易用
分析型数据库MySQL版作为云端托管的PB级SQL数据仓库，全面兼容MySQL协议和SQL：2003，通过标准SQL和常用BI工具、以及ETL工具平台即可轻松使用分析型数据库MySQL版。分析型数据库MySQL版旨在帮助企业降低实时数据化运营的建设门槛。
4、超大规模
分析型数据库MySQL版是全分布式结构，无任何单点设计，使得数据库实例支持ECU节点动态线性扩容至数千节点。您可以通过横向扩容来大幅度提升查询SQL响应速度、以及增加SQL处理并发。
5、高并发写入
支持您实时化、极速地进行数据写入、更新和高并发查询、交互式分析、ETL一体化。采用RAFT协议，支持超大规模数据写入实时、强一致；对于高并发或大吞吐场景，可按需独立弹性扩展，存储可以从GB级扩展到百PB级，TPS可横向扩展至千万级。
学习路线
MySQL学习这部分，我在上期的内容共创文章【云驻共创】如何有效率地学习MySQL？一文中有详细的描述，这里不单独介绍了。
同类型工具：PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB
四.华为云数据分析相关产品
1.IoT数据分析 IoTA
基本介绍
华为云物联网数据分析服务基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为物联网数据开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。
优点分析
1、物联网资产模型感知
华为云物联网数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务。不同于公有云上的通用型大数据相关产品，物联网数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。
2、一站式开发体验
大数据开发技术门槛较高，而华为云物联网数据分析服务整合了大数据分析领域的最佳实践，为开发者打造一站式数据开发体验，并且跟华为云物联网相关服务（比如设备接入）无缝对接，降低开发者开发难度，提升开发效率。
3、针对物联网时序数据优化
针对物联网数据具备的显著时序特征，华为云数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比20:1，以及多种时间维度的聚合计算能力。
2.云数据仓库 GaussDB(DWS)
基本介绍
新一代、全场景数据仓库，一站式分析，性能、容量无限扩展；守护高价值数据、创享高价值分析，企业数字化转型坚实伙伴
优点分析
1.高并发交互式查询秒级响应，分析师工作效率全面提升
单集群480节点，装机容量20PB，支撑数据分析、集市、BI等各种场景；
通过分布式查询优化，实现高并发点查询秒级/毫秒级响应；
资源融合统一，灵活调配，多层级并行计算，效率最优
2.HTAP混合负载，按需弹性，湖仓一体
混合负载：“一库两用”，支持超过100万QPS、10万TPS高并发混合读写，支持事务强一致；
资源管理：可以根据业务优先级进行资源动态分配，实现“快慢通道”；
按需扩容：弹性按需扩容，灵活应对用户数据及负载潮汐变化；
仓湖一体：DWS可以直接读写OBS对象存储系统的数据，支持数据冷热分级。
3.复杂即席查询，实时数据分析，一站式平台
复杂SQL实时查询，10+表格联合运算，秒级返回结果；
实时入仓批流融合60万/秒/节点，T+0完成数据分析；
多源数据融合，一站式统一平台，助力非传统数仓工程师便捷使用数据。
以上内容分享自华为云社区《【云驻共创】你知道有哪些好用的数据分析工具类软件？》，作者：再见孙悟空_ 。