• 常用数据恢复软件有哪些？
  • 资讯类型：数据政策  /  发布时间：2023-12-10 23:53:01  /  浏览：0 次  /  

一、常用数据恢复软件有哪些？

winhex recuva Disk genius、、、还有很多，有免费的也有付费的 根据你需要选择

当然也有专业做数据恢复的，用的软件就更厉害了

二、常用的数据库软件有哪些？

任何web软件和应用程序都需要强大的数据库管理工具，因此开发者选择一款合适的数据库管理工具尤为重要。本文列出了几款好用的数据库管理工具（有些并非开源或免费），以供开发者们参考选择：

1、

MySQL管理工具 phpMyAdmin

phpMyAdmin是一个非常受欢迎的基于web的MySQL数据库管理工具。它能够创建和删除数据库，创建/删除/修改表格,删除/编辑/新增字段，执行SQL脚本等。

缺点：

SQL语法不高亮

2、

数据库管理工具 Navicat Lite

Navicat是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资 料库管理员、开发人员及中小企业的需求。 Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。Navicat 支持的数据库包括 MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL 和 SQL Server 等。

Navicat 提供商业版 Navicat Premium 和 免费的版本 Navicat Lite 。但目前 Navicat 已不再提供 LITE 版本。

缺点：

免费版本已停止更新。

3、

数据库管理工具 DBeaver

DBeaver 是一个通用的数据库管理工具和 SQL 客户端，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle, DB2, MSSQL, Sybase, Mimer, HSQLDB, Derby, 以及其他兼容 JDBC 的数据库。DBeaver 提供一个图形界面用来查看数据库结构、执行SQL查询和脚本，浏览和导出数据，处理BLOB/CLOB 数据，修改数据库结构等等。

4、

MySQL 数据库建模工具 MySQL Workbench

MySQL Workbench是数据库架构师和开发人员的可视化数据库设计、管理的工具，它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档。它同时有开源和商业化的两个版本。可以在Windows，Linux和MAC OS X上使用。

它在2016年十月份成为一个稳定的工具。

缺点：

比 phpMyAdmin 更复杂。

5、

MAC上的MySQL管理工具 Sequel Pro

Sequel Pro 的原名是CocoaMySQL，是一个与phpMyAdmin相像的MySQL管理工具。它是由Cocoa和面对对象的C（Mac OSX）编写的。Sequel Pro允许你编辑数据库，表格（字段和索引）和列，执行个性化查找和导入导出数据。

缺点：

不适用于其他系统。

6、

web数据库管理工具 webcat

webcat是一个java版的web数据库管理工具，核心功能包括数据库的创建、编辑、sql分析、代码生成、数据备份等。 目前一期功能已开发完毕，所涉及到的功能我基本都已经测试通过，稳定版本为1.0.0.5。 接下来会继续完善一期功能，部分代码会重构，增加一些使用者提出的功能。 因此在此期间暂时关闭fork，待新版本开发完成并稳定之后再开放。代码会持续更新，敬请关注。 QQ群：341624652 有问题或者新需求请到QQ群反馈. 安装部署请参见下方。

7、

SQLite管理工具 SQLiteStudio

SQLiteStudio 是一个跨平台的

SQLite

数据库的管理工具，采用

Tcl

语言开发。

主要特性：

便携性 - 无需安装和卸载，下载解压即可使用

界面直观

功能强大，同时保持轻量级而且快速

通过简单的 GUI 封装了所有 SQLite3 及 SQLite2 的功能

支持跨平台 包括 Windows 9x/2k/XP/2003/Vista/7, Linux, MacOS X

支持导出各种格式数据 (SQL statements, CSV, HTML, XML, PDF, JSON),

支持导入各种格式数据(CSV, 自定义文本文件[正则表达式]),

额外的小功能，包括代码格式化，查询历史记录，语法检查等等

支持 Unicode ,

支持换肤

可配置的颜色、字体和快捷方式

开源且免费

GPLv3 license

.

8、

Oracle 数据库开发工具 Oracle SQL Developer

Oracle SQL Developer 是一个

免费非开源

的用以开发数据库应用程序的图形化工具，使用 SQL Developer 可以浏览数据库对象、运行 SQL 语句和脚本、编辑和调试 PL/SQL 语句。另外还可以创建执行和保存报表。该工具可以连接任何 Oracle 9.2.0.1 或者以上版本的 Oracle 数据库，支持 Windows、Linux 和 Mac OS X 系统。

9、

数据库管理客户端 HeidiSQL

HeidiSQL 是一个功能非常强大的数据库客户端软件，采用 Delphi 开发，支持 Windows 操作系统。支持 MySQL、MariaDB、Percona Server 和微软的 SQL Server。

当然，优秀的数据库管理工具还有很多，欢迎在评论区补充，以供更多开发者学习和交流。

文章素材来源【开源中国社区】

只会增删查改？你还缺个数据库管理工具！ - 编辑部的故事

三、有好的免费的数据统计分析软件么？

excel是最简单的，但是也就只能做很简单的数据分析

spss是软件里比较简单的因为可以采用菜单的模式带少量的命令编辑

matlab常常在建立统计和数学模型的时候比较好用但是很难学反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛

sas我没用过，但也是对编程要求很高的你如果c语言和vb过关的话可以用这个

eviews对于一些经济类的模型还是很有用的相对而言也不算是很难

四、常用的数据可视化软件有哪些？

　一.数据可视化库类

　　Echarts

　　一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

　　

　　评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

　　亿信BI

　　亿信BI让数据可视化。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.。

　　

　　评价：非常好的一个数据可视化软件，里面的图形丰富，不需要二次开发，可以直接拿过来用，操作很简单。能够将表格数据和预警部署到图上面去。

　　HighCharts

　　与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

　　

　　评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

　　AntV

　　Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

　　

　　评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

　　二.报表、BI类

　　百度图说

　　由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

　　

　　评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

　　亿信BI

　　它是一款大数据分析工具，亿信BI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。通过对数据的统计、钻取、分析和挖掘，挖掘数据的蛛丝马迹，提出问题，找到原因，发现内在关系，真正释放企业数据力量，辅助领导决策，驱动企业不断进步。

　　评价：国内BI工具的领先者，拥有成熟的产品研发团队，优质的售前和售后服务，丰富的成功案例。

　　Tableau

　　Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

　　Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

　　

　　评价：全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，如果不是因为价格以及是国外的产品，我可能就选择他了。以前踩过国外产品的坑，所以知道，不花钱不会为你做任何定制化改动，有点担心售后，所以最终放弃了。

　　Power BI

　　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。

　　

　　评价：类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。生成的报表没办法引入到我们的系统中。

　　三.可视化大屏类

　　亿信BI

　　炫酷的大屏效果，布局格式随意，丰富的大屏模板让你眼花缭乱。

　　

　　评价：相比其他的来说，价格很好，功能强大支持数据源

　　阿里DataV

　　提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

　　

　　评价：产品不错，就是价格把我吓到了，服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

　　地图类

　　很多工具都能实现数据地图，比如echarts，亿信BI，tableau等。比较专业的有地图慧、我要地图都用对应的地图开发api，不过我的需求不是专业搞地图的，所以没有深入了解。

　　R-ggplot2

　　ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领风骚的特点。包名中“gg”

　　是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

　　

　　评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

　　亿信BI

　　拥有世界、中国各省市的图片地图及GIS地图。通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果，而且还可以设置数据源等。

五、常用的大数据分析软件有哪些？

国内的数据分析软件比较多，大数据分析软件推荐选择Smartbi Insight（点击连链接可以直接免费下载，或者进入smartbi.com.cn ,在线体验使用），定位于前端数据分析，对接各种业务数据库，数据仓库和大数据平台，满足各种数据分析应用需求，如大数据分析，自助探索分析，地图可视化，移动管理驾驶舱，指挥大屏幕，企业报表平台等。

六、常用的统计分析方法？

分析数据有两种，

1列表法

将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

2作图法

作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。

这个要看你分析什么数据。

分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。

分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。

一、掌握基础、更新知识。

基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。

数据库查询—sql

数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会sql，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？

行业知识

如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：

对于a部门，

1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用a部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？

2、是如何统计出来的。a：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。b：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？

在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写sql代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：

行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？

但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写sql，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

二、要有三心。

1、细心。

2、耐心。

3、静心。

数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。

三、形成自己结构化的思维。

数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。

当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。

如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：

1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。

3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。

4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

七、excel统计分析的常用函数？

1. 众数和异众比率

Excel中没有专门可以直接计算一个分类变量的众数和异众比率，需要先统计出分类变量各类别的频数后计算。

对一组数值型变量的众数则可直接通过MODE()函数进行计算。下面，我们来看如何统计一组数值型数据的众数：

2. 中位数和四分位差

Excel中可以使用MEDIAN()函数计算一组顺序数据的中位数，如下所示：

Excel中四分位差的计算则需要先通过QUARTILE()函数计算出上四分位数和下四分位数，如下：

利用公式：四分位差 = 上四分位数 - 下四分位数。即可计算出四分位差。

3. 平均数和标准差、方差

Excel中我们使用AVERAGE()函数统计一组数值型数据的平均数，使用STDEV.S()计算样本标准差，使用STDEV.P()计算总体标准差。方差则可以直接对标准差求平方即可计算。

（注：关于样本标准差与总体标准差的区别大家可以查阅相关统计书籍或在网上搜索了解。）

下面，我们一起来在Excel中计算一组数值型数据的平均数和标准差：

八、常用的文献检索平台或数据库有哪些？

Pubmed是医学,生命科学领域的数据库。提供文献检索,图片检索,影响因子查询,免费全文下载,国家自然科学基金统计分析等服务。

Web of Science数据库是国际公认的反映科学研究水准的数据库。检索精确到文献被收录的期刊、出版公司、作者、日期、页码等。

Seek68文献馆整合了大量知名中外文数据库资源。覆盖各科领域，解决了外文文献下载不了的问题。而且对于疑难文献提供人工帮助。

ProQuest博士论文全文 ,是UMI公司的一个分库。提供期刊、报纸、参考书、参考文献、书目、索引、地图集、绝版书籍、记录档案、博士论文和学者论文集等各种类型的信息服务。

Wiley InterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。其中被SCI收录的核心期刊近200种。

OVID是全球著名的数据库提供商﹐在国外医学界被广泛应用。

EMBASE内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。

Ingenta是目前世界最大的期刊数据库之一, 该库收录期刊已超过18,000种，拥有期刊文章索引（或文摘）7百多万篇，广泛覆盖了自然科学与社会科学多种学科的主题。

德国施普林格(Springer-Verlag)是世界上著名的科技出版集团, 通过Springer LINK系统提供学术期刊及电子图书的在线服务。

九、常用的数据库管理系统软件有哪些？

SQL：是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和 程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理 关系数据库系统。现在很多电脑爱好者都喜欢用这类数据库。

02

Sybase：是美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。Sybase提供了一套应用程序编程接口，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。

03

DB2：DB2是IBM出品的一系列关系型数据库管理系统，分别在不同的操作系统平台上服务。

04

ACCESS：是由微软发布的关联式数据库管理系统。它结合了 Microsoft Jet Database Engine 和图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office的成员之一。

05

Oracle：甲骨文股份有限公司（Oracle）是全球大型数据库软件公司，总部位于美国加州红木城的红木岸。在2008年，甲骨文股份有限公司是继Microsoft及IBM后，全球收入第三多的软件公司。

十、常用的外贸平台有哪些？

亚马逊、eBay、阿里巴巴、中国制造、贸E宝、环球资源等等

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