数据分析软件每天都在变得越来越智能——使用算法、人工智能和机器学习来更好地理解我们的业务决策并预测未来会发生什么。后者是预测分析软件的用武之地，它为我们提供对增长可能性和潜在风险的洞察。如果预测这些事情的人是正确的，那么到 2020 年，预测分析软件市场将增长到 92 亿。无论您是否相信这个元预测，这几乎是其当前市场价值的四倍，因此我们可能需要认真对待这个预测。那么什么是数据分析软件？数据分析软件使人类决策者能够进入并检查原始数据，并就该数据的现实情况做出各种结论。企业用户依靠数据分析软件从大数据中获取可操作的结果，并有效地使用现有数据作为资产。以下是当今市场上一些最流行和最有趣的数据分析选择。2015 年十大分析数据挖掘软件
R
R 是一种用于统计计算和图 丹麦手机号码列表 形的语言和环境。它是一个 GNU 项目，与 S 语言和环境类似，后者是由 John Chambers 及其同事在贝尔实验室（前身为 AT&T，现为 Lucent Tесhnоlоgіеѕ）开发的。R 可以被视为 S 的不同实现。它们之间存在一些重要差异，但许多为 S 编写的代码在 R 下无需修改即可运行。
使用 R 的数据分析提供了多种统计（线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类）和图形技术，并且具有高度可扩展性。 S 语言通常是统计方法研究的首选工具，而 R 提供了参与该活动的开源途径。 R 的优势之一是可以轻松地制作出精心设计的公开性绘图，包括数学符号和公式在需要的地方。我们非常小心地设置了图形中次要设计选择的默认值，但用户仍保留完全的控制权。