簡單易用的數據庫哪個比較好?

萬緯財務分析


其實數據分析並不是那麼簡單,最起碼得會一些數學 統計學 數據庫操作這些做支撐。從未來趨勢來說,最好是學習python或者熟練掌握mysql。

當然,你如果都不想,那麼下面有幾款符合你的軟件。

1.Tableau

功能強大,全面的數據可視化分析工具,具有強大的分析功能,基於圖表儀表盤邏輯,可以完成複雜業務彙報,大量圖表和數據

2.powerBI

微軟推出的大殺器,更加符合對於普通數據的分析,更加簡單。同時操作和excel類似(樓主用起來會更加順手),圖形豐富度和靈活性很高,具有複雜的數據處理功能,但是要對excel函數深入理解

3.Qlik

和tableua齊名的數據可視化工具,但其在國內更加受歡迎,界面簡潔,操作簡單,但不具有深度的數據分析,圖形計算,不太能滿足複雜業務分析。

其他還有很多,有tempo 帆軟bi等,說實話,無論哪一種都需要付出時間去學習瞭解,如果你掌握編程和數據處理相關技術,你就可以脫離這些平臺自己做處理,加油樓主


企校錦囊


如果是做500萬以下的數據分析,推薦你學習使用mysql數據庫,學習成本低,簡單易用。入門的話,需要準備和學習以下幾點內容。

安裝mysql服務器端軟件

打開瀏覽器輸入https://dev.mysql.com/downloads/mysql或者百度搜索“mysql”關鍵字並選擇mysql官網進入,選擇downloads頁面下,下載mysql服務器端軟件。如下圖所示:

選擇和你操作系統相匹配的版本進行下載。下載時要注意是否是社區版,即軟件名稱中含有“mysql community server”關鍵字,因為社區版是免費的,企業版是收費,個人本地做數據分析社區版就滿足需求了。下載完成後按照一般的軟件安裝方法安裝即可。

安裝mysql客戶端軟件

安裝完成mysql服務器端軟件後需要安裝客戶端來做數據分析。如果你是mac系統推薦選擇免費版本的navicat客戶端,如果你是windows系統推薦選擇更加好用的heidiSql客戶端。

下載安裝完成後,按照網上的教程連接本地數據庫,新建表,導入你excel中的數據,一切數據分析的環境就都準備好了。

學習sql基礎

如果要做數據分析首先要學習一些簡單的sql腳本語言。建議看一些網上的教程或者買一本sql基礎的書系統的學習一下。主要學習的重點是sql查詢、聚集函數等查詢統計類知識。可以結合你數據分析的需求,帶著目的去學習。同時邊學習邊在mysql客戶端中進行實踐。慢慢你就掌握了sql語言了。

總結

mysql安裝維護簡單,學習成本低。重點是sql語言的掌握對你做數據分析會有很大的幫助。學習中有任何問題可以 關注我,隨時交流。


每天學點編程技巧


作為一個軟件開發人員,長期需要和數據庫打交道,個人更加青睞於MySQL。雖然可能基於你的Excel原因,有些人會建議你使用Access數據庫,但是基於我個人的 意見,我並不建議你那樣做。採用MySql的具體理由如下:

1.MySQL具有普遍性,在國內的環境中,絕大多數的互聯網企業採用的是MySQL。有了廣大的用戶基礎後,針對於各種問題網上也能更好地找到解決方案。

2.MySQL相對於Oracle而言,更加輕量化,針對於從Excel量級的數據,沒必要使用Oracle。同時MySQL是完全免費的,不用擔心版權及費用問題,無論對個人還是對預算有限的企業而言都是很好的選擇。

3.MySQL高度兼容標準SQL,這對於以後遷移到其他數據庫而言,也能很大程度地降低學習成本。

希望我的回答能夠對你有所幫助!!![耶][耶][耶]


Java面典


除了大家推薦的mysql,我這邊再推薦一款短小精悍的數據庫SQLite,在安卓上面使用廣泛;

SQLite是一個進程內的庫,實現了自給自足的、無服務器的、零配置的、事務性的 SQL 數據庫引擎。它是一個零配置的數據庫,這意味著與其他數據庫一樣,您不需要在系統中配置。

就像其他數據庫,SQLite 引擎不是一個獨立的進程,可以按應用程序需求進行靜態或動態連接。SQLite 直接訪問其存儲文件。


ksfzhaohui


這要結合你個人實際情況來定,有計算機基礎,懂一點數據庫的話那麼市場上的那些軟件都可以用,常用有oracle,sqlserver,mysql等,要上手快還是sqlserver比較快,界面操作也比較直觀;如果一點基礎都沒有,但是又要分析數據的話可以用微軟自帶的一個access,這個上手比較快。決定用哪一種之後還是要買點教材看,簡單的sql查詢要會,熟練之後也能提高工作效率。


小輝輝loveli


可以用mysql和sqlserver,可以很方便的進行數據存儲和處理。


木北川


提薦學Mysql,簡單易用


whopawho8


MySQL


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