常用的结构化分析工具有哪些?

常用的结构化分析工具有哪些？

结构化分析一般是指通过分析某个系统、组织或者企业的各个组成部分之间的关系，从而获取有关系统、组织或者企业内部结构和运作情况的信息。在如今大数据时代，各类信息的获取和分析技术愈加精细，结构化分析的工具也相继出现。本文将就此从多个角度对常用的结构化分析工具进行分析。

一、商业智能(BI)工具

商业智能工具主要用于帮助企业或机构利用其结构化和非结构化的数据来制定战略和决策。常见的商业智能工具有Tableau、Oracle BI、SAS BI、SAP BI、Microsoft BI和QlikView等。

其中，Tableau是一种重要的商业智能工具，在数据挖掘、统计分析、数据可视化等方面都有着广泛的应用。Oracle BI则主要用于企业级业务分析，可以为企业提供全面的日常管理和决策支持。其他商业智能工具也各有其特点，笔者建议根据实际需求进行选择使用。

二、数据挖掘和统计分析工具

数据挖掘和统计分析是利用可利用的数据提取信息的过程，这些工具可以分析大量数据，从而发现模式和趋势，以及提供概括和关联视图。常见的数据挖掘和统计分析工具有R、IBM SPSS Statistics、SAS Analytics、Weka、Python等。

其中，R是当今应用最广泛的一款免费、开源的数据分析软件，能够处理各种数据结构，包括矩阵、向量、时间序列等等。IBM SPSS Statistics是一种基于向量的软件，主要用于统计分析和数据挖掘。SAS Analytics是一种商业化的分析软件，用于数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化等多个方面。Weka是一个Java写的开放源代码数据挖掘工具，侧重于机器学习。Python则是一种面向对象的开源高级编程语言，可以进行数据处理、数据分析、数据可视化等多个方面的工作。

三、数据可视化工具

数据可视化工具是用于将数据转换为可读性强的图表和图形的工具，可以有效地传达数据和信息之间的关系，帮助用户理解数据并做出更明智的决策。常见的数据可视化工具有Tableau、QlikView、D3.js、Highcharts等。

其中，Tableau和QlikView也被归入了商业智能工具中，但对于数据可视化方面，它们都具有出色的表现力。D3.js是一种JavaScript图形库，可用于创建互动的、可自定制的数据视觉化选项。Highcharts则是一个基于JavaScript的图形库，支持线图、柱状图、散点图、折线图、饼图等多种图表类型。

结语

本文介绍了常见的结构化分析工具，这些工具广泛应用于商业智能、数据挖掘和统计分析、数据可视化等多个领域。在实际使用中，应根据具体需求进行选用。