大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于分析市场趋势的平台的问题，于是小编就整理了2个相关介绍分析市场趋势的平台的解答，让我们一起看看吧。
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数据分析，除了Excel数据***表，还有什么工具？
要想从事数据分析的工作，我觉得一定要掌握一些数据的可视化分析软件的使用方法。为什么说一定要去掌握数据可视化软件的分析方法呢，举个最简单的例子，我们都知道数据量很大，但是杂乱无章的数据本身是没有任何意义的，只有将数据进行统计分类，才能展现出庞大数据的背后意义，因此，我认为掌握一款自助式数据探索与可视化分析的软件是十分必要的。现在市面上类似的平台有很多，我用的是东软平台云的一个叫DataViz的，个人觉得还挺好用的，你可以看一下效果。
做凝聚态/统计物理的过来答一下。由于平时会有很多模拟、实验数据，所以数据分析用的非常多。不过基本没有用过Excel。总体上来说，用的最多的就是Mathematica，其次就是C/C++，然后偶尔会用Julia。
这几个工具对编程都有一定的基础要求。功能最强大的是Mathematica，但也最贵，所以知名度不是特别高（但在学术界内部，基本上都知道）；速度最快的，当然是C/C++，相同的算法，运行速度大约是Mathematica的四倍左右。Julia是专门为科学计算设计的语言，速度接近C，扩展性接近Python，很有潜力，但个人用的不多。下面分别介绍一下。
前段时间，一个名叫「Wolfram Language」的语言火了一把。很多程序员以为这是真正的「智能语言」。其实Wolfram Language就是Mathematica所用的语言，只是最近把它定名了而已。不过Mathematica的优势其实不在于其智能、自然语言识别的能力（实际工作中用的很少），而在于它巨量的函数。其内置了近五千个函数，各种功能无所不包。当然，这样大量的函数会给学习带来困难，但熟悉之后，用起来会非常舒服。比如，如果要将数列中重复元素抽出来，并标记数量，如何做呢？不怕，有内置函数Tally[]。如果要将二维数据中相连的元素用相同的颜色标记，如何做呢？一般的方法，通常是用广度优先搜索，或者深度优先搜索，去进行标记。但Mathematica有MorphologicalComponents[]——形态学分量，直接可以得到结果。所以用Mathematica做数据分析、编程，会省去大量的代码量以及编程消耗的时间，debug也会方便一些。
而在对速度要求很高的地方，则通常会使用C/C++。但如果用这些语言，基本上就要自己从头编写代码了。自由度当然很高，不过对算法水平会有要求。这个自己偶尔会用。至于Julia，其设计思想当然非常好，不过目前的库不是很多，短期内怕是比不过Python。
到此，以上就是小编对于分析市场趋势的平台的问题就介绍到这了，希望介绍关于分析市场趋势的平台的2点解答对大家有用。
