工具介紹

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

擴展資料

大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2.、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預測性的判斷。

4、Semantic Engines（語義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和訪問，為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。

以下為已整理軟件List：

1、 MEGA 7.0.26：一款功能強大的進化樹軟件，用于分析來自物種和種群的DNA和蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)。

2、 Primer Premier 5：一款專業(yè)的引物設(shè)計軟件，具有PCR或測序引物以及雜交探針設(shè)計功能。

3、 SPSS 25：一款全球領(lǐng)先的統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘軟件，可以解決從策劃、數(shù)據(jù)收集到分析、報告和部署的整個分析過程。

4、 Image Lab 3：一款十分專業(yè)且優(yōu)秀的凝膠成像分析軟件，主要用于生命科學和生化實驗室。

5、 EndNote X9：一個專門用于管理參考文獻數(shù)據(jù)庫的軟件，有了它，再也不用手動給參考文獻編號。

6、 DNAMAN 9：一款高度集成化的分子生物學應(yīng)用軟件。主要功能包括多重序列對比、PCR引物設(shè)計、蛋白質(zhì)分析、質(zhì)粒繪圖等功能。

7、 SnapGene 5.05：一款非常好用的日常分子生物學軟件，可以提供最快和最簡單的方式來計劃、可視化和文檔化的分子生物學方法。

8、 OriginPro 8.5.0：推薦一款操作簡單的函數(shù)繪圖工具，可用于函數(shù)的數(shù)據(jù)分析和繪圖。

9、 SigmaPlot14：一個完全專業(yè)的圖形和數(shù)據(jù)分析程序，它比Excel程序功能更強大，工具更多。

10、 Jade 6.5MDI：MDI Jade是處理粉末XRD數(shù)據(jù)的重要軟件，也是搜索標準衍射數(shù)據(jù)的有力工具。

11、 Gaussian 09W：一個功能強大的量子化學綜合軟件包，可預測周期體系的能量、結(jié)構(gòu)和分子軌道。

12、 ChemOffice suit 2018：Chemoffice可以說是化學結(jié)構(gòu)繪制工具中的王牌軟件，功能強大，涉及面廣。

13、 Mestrenova14：一款好用的核磁共振數(shù)據(jù)處理軟件，可預測化合物氫譜、碳譜，HSQC，雜核譜。

14、 HyperChem 8.1：一款以高質(zhì)量，靈活易操作而聞名的分子模擬軟件。

15、 GaussView 6：搞科研的同學都知道，制圖軟件一般對設(shè)備的要求非常高，GaussView軟件作為化學軟件中的一股清流，既可以畫結(jié)構(gòu)還能做各種數(shù)據(jù)計劃。

16、 AutoCAD 2019：AutoCAD一般用于二維繪圖、詳細繪制、設(shè)計文檔和基本三維設(shè)計，現(xiàn)已經(jīng)成為國際上廣為流行的繪圖工具。

17、 3Dmax 2018：3DMAX是一款強大的三維設(shè)計軟件，產(chǎn)品設(shè)計、影視動畫、虛擬現(xiàn)實這三類它都可以很好的適用進去，而且還有很多插件和模型庫可以使用。

18、 Multisim 14：Multisim是一款功能強大的電路仿真軟件，在用multisim仿真的時候，在電路中加入的器件一定范圍內(nèi)都是可以用數(shù)學來建模器件特性的。

19、 Lumion 5：Lumion是一個實時的3D可視化工具，涉及到的領(lǐng)域包括建筑、規(guī)劃和設(shè)計。

20、 UG 10.0：UG是為用戶的產(chǎn)品設(shè)計及加工過程提供數(shù)字化造型和驗證手段的三維軟件。

21、 Matlab 2018a：Matlab2018a是一款十分專業(yè)的實用型商業(yè)數(shù)學工具，軟件操作便捷，是根據(jù)用戶的思維方式和工作內(nèi)容打造的軟件。

22、 Honeyview V5.32：小編用過的看圖軟件不少，輕量級的Honeyview是一款非常不錯的軟件，比系統(tǒng)自帶的強，比強大到翻天的ACDSEE等老牌要快。

23、 WinRAR 5.90：用過最好的解壓軟件，沒有之一，之前在使用360解壓軟件的時候，文件解壓容易出現(xiàn)錯誤，且不支持Unicode，更換為WinRAR就沒有問題。

生物制藥常用的數(shù)據(jù)分析軟件包括SPSS、SAS、R語言、Python和MATLAB等。這些軟件在生物制藥領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化以及機器學習等方面發(fā)揮著重要作用。

首先，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款非常流行的統(tǒng)計分析軟件，盡管其名稱中帶有“社會科學”的字眼，但在生物制藥領(lǐng)域同樣適用。它提供了豐富的統(tǒng)計分析功能，如描述性統(tǒng)計、t檢驗、方差分析（ANOVA）、回歸分析、聚類分析等。這些功能可以幫助生物制藥研究人員對實驗數(shù)據(jù)進行深入的分析和解讀。

其次，SAS（Statistical Analysis System）是另一款強大的統(tǒng)計分析軟件，廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，包括生物制藥。SAS提供了全面的數(shù)據(jù)管理和高級分析功能，如數(shù)據(jù)挖掘、預測建模、優(yōu)化等。此外，SAS還具有良好的可擴展性和定制性，可以根據(jù)生物制藥研究的具體需求進行功能擴展和定制開發(fā)。

在編程語言和開源工具方面，R語言和Python在生物制藥數(shù)據(jù)分析中越來越受歡迎。R語言是一款專為統(tǒng)計計算和圖形繪制設(shè)計的編程語言，擁有大量的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)科學相關(guān)的軟件包。例如，Bioconductor項目提供了許多專門用于生物信息學和生物制藥數(shù)據(jù)分析的R包。Python則是一款通用編程語言，擁有強大的數(shù)據(jù)處理和機器學習庫，如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn等。這些庫可以幫助生物制藥研究人員進行高效的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化和機器學習建模。

最后，MATLAB（Matrix Laboratory）也是一款在生物制藥領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)分析軟件。它提供了強大的數(shù)值計算、矩陣運算和可視化功能，特別適用于處理復雜的數(shù)學模型和算法。此外，MATLAB還提供了豐富的工具箱，如生物信息學工具箱、統(tǒng)計和機器學習工具箱等，這些工具箱為生物制藥研究人員提供了便捷的數(shù)據(jù)分析工具和方法。

綜上所述，生物制藥常用的數(shù)據(jù)分析軟件多種多樣，既有商業(yè)軟件如SPSS和SAS，也有開源工具如R語言和Python，還有專用軟件如MATLAB。這些軟件各具特色，可以根據(jù)具體需求選擇合適的工具進行生物制藥數(shù)據(jù)分析。