python数据分析工具？

一、python数据分析工具？

pandabears是Python的一个数据分析包的软件，pandabears这个软件工具为了解决数据分析任务而创建的，pandabears这款软件纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的主要因素之一。

二、需求分析的工具有哪些？

1、理解需求捕捉时的主要方法：

用户故事、业务概念分析、最小原型法;

2、理解需求分析/需求建模的主流方法：

User Story

用户故事、UseCase用户用例、数据流图、有限状态集图、实体/关系图从PMBOK书里的介绍来看，可以用访谈、焦点小组、引导式研讨会、群体创新技术、群体决策技术、观察、原型法、标杆对照、文件分析等等

三、客户需求分析的工具和方法？

客户需求分析常用的工具和方法包括：

1.SWOT分析法：这是一种常用的商业分析方法，用于分析公司的优势、劣势、机会和威胁。通过对这些因素的分析，可以确定公司的市场定位和业务策略。

2. 场景分析：这是一种通过对用户行为的监测和分析，发现产品或服务中存在的问题的方法。通过对用户的场景和行为进行分析，可以帮助发掘高转化率的页面和流程，提高产品的营销效果。

3、数据分析：数据分析是客户需求分析中非常重要的一环，通过专业的数据分析工具，可以对用户的行为、需求、心理等方面进行分析，提炼出产品或服务的潜在需求。

4、用户调研：用户调研是客户需求分析中最常用的方法之一，通过对目标用户进行深入的调查和分析，可以了解用户的需求和偏好，为产品的设计和开发提供参考。

5、竞品分析：竞品分析是客户需求分析中必不可少的一环，通过对竞争对手的产品和服务进行分析，可以了解市场上的趋势和变化，为产品的优化和创新提供参考。

四、需求分析的三大工具？

常用的工具有数据流程图、数据字典、判定表、判定树、结构化自然语言、伪代码、层次方框图、Warnier图、IPO（Input、Process、Output，输入、处理、输出）图、统一建模语言等。

需求分析的方法

数据库系统需求分析的方法很多，常用的方法有结构化分析方法、原型化分析方法、面向对象分析方法。

五、python工具？

PTVS 在 IronPython Tools for Visual Studio（IronPython 2.7）的代码基础上进行了增强并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。

主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy;高级编辑功能如IntelliSense;多重构;内置REPL(read-eval-print loop)窗口;调试和分析功能等。

六、信息化需求分析的工具和方法？

信息化需求分析是信息化建设中至关重要的一环，它涉及到对企业或组织的业务流程、管理模式、组织结构等方面的深入了解和分析。以下是一些常用的信息化需求分析工具和方法：访谈法：通过与业务和管理人员的深入交流，了解其业务流程、管理方式和存在的问题，从而挖掘出信息化建设的真实需求。问卷调查法：通过设计问卷，对一定范围内的员工或客户进行调查，以获取更为全面的信息。流程图分析法：通过绘制业务流程图，直观地了解业务流程中的各个环节，从而发现存在的问题和优化点。数据流图分析法：用于描述数据在系统中的流动和处理过程，帮助了解系统的数据需求和数据处理需求。原型法：通过设计和展示系统原型，让用户更直观地了解系统的功能和界面，从而获取更准确的反馈。敏捷开发方法：一种快速迭代的需求分析方法，通过短周期的反馈和调整，不断优化和改进系统。用例分析法：通过用例图和用例描述，明确系统功能需求和用户角色权限等。SWOT分析法：通过对系统或组织的优势、劣势、机会和威胁进行分析，明确信息化建设的关键点。ROI分析法：通过对投资回报率的计算和分析，明确信息化建设对企业或组织的实际价值。场景分析法：通过对实际场景的分析和模拟，深入了解用户需求和业务流程。以上工具和方法各有特点，可以根据实际情况选择合适的工具进行信息化需求分析。同时，信息化需求分析也是一个持续的过程，需要不断地与业务和管理人员沟通交流，以获得更加准确和全面的需求信息。

七、程序设计中需求分析工具有哪些？

这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作，尤其是在银行、金融、保险业。

SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。

R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。

展开来，讲讲数据分析~

这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

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

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等

，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQL Server2005或更高版本

，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库

，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别

，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——

商业智能

，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。

Excel软件

，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件

：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件

：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析

：SAS的一个分析分支

XLstat

：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能

4、表现层

表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：

办公常用，用来写数据分析报告；

Xmind&百度脑图：

梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；

Xcelsius软件：

Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。

最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！

八、需求分析步骤？

1、概念明确----2、需求分析目的------3、如何识别需求---4、判断需求真伪----5、分析[ 用户故事评估框架、马斯洛框架、营销框架定位]---6、评判价值----7、砍需求能力---8、分类----9、排优先级----10、提升需求分析能力

九、厨师需求分析？

民以食为天！任何朝代，任何时代都需要厨师的辛勤劳作！现在的青年人选择做厨师职业的已经很少了！所以未来会有机器人替代厨师岗作操作的一些程序，总体来说以后的餐饮行业。厨师需求量很大

十、需求分析简称？

需求分析就是分析用户需求背后的动机、所处的场景、期望达到的目的，将用户需求转化为可实现的产品需求