感官分析初級軟件
① EXCEL
Microsoft Excel是一款電子表格軟件，可以在Microsoft Windows、Windows Phone、Mac系列、iOS和Android等系統上運行。可以解決大部分統計分析工作。
常用功能：
描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析等
Excel軟件優勢：
– 簡易上手；
– XLstat插件可以完成大部分SPSS統計分析功能；
– 升級換代快
② SPSS
SPSS為IBM公司推出的一系列用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱，有Windows和Mac OS X等版本。
常用功能：
描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等。
SPSS軟件優勢：
– 專門的繪圖系統，可直接讀取EXCEL及DBF數據文件繪制清晰直觀的各種圖表；
– 在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法。
③ SAS
SAS (Statistical Analysis System) 是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等.
SAS (Statistical Analysis System) 是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等.
常用功能：
基本統計數的計算、試驗設計的方差分析和相關回歸分析、多變數分析的多種統計分析等。
軟件優勢：
– 最新最全的分析方法，分析技術先進可靠；
– 在離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等研究上，SAS較SPSS更有優勢。
④ Tableau
Tableau是一款致力于幫助查看并理解數據的統計軟件。這一軟件的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在的業務領域就能了解得越透徹。
常用功能：
將數據可視化、數據分析與數據整合的優點延伸到團隊與工作組。
軟件優勢：
– Tableau的拖放界面能可視化任何數據，甚至可以輕松地將多個數據庫組合在一起，且不需要任何復雜的腳本。
⑤ Plotly
Plotly是Python數據可視化開發庫，它提供了完善的交互能力和靈活的繪制選項。Plotly內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API 以便與現有應用集成，既可以在web瀏覽器中展示數據圖表，也可以存入本地拷貝。
常用功能：
用于繪制常見數據圖，條形圖，線形圖等。
軟件優勢：
– 交互性強，與R、python、matlab等軟件對接，可將統計圖形同步到云端；
– 制圖美觀，基于現代的配色組合、圖表形式；
數據分析進階軟件
①d3.js
d3.js 是一個基于數據的處理文檔的Java庫，可使用HTML、SVG、CSS創建可視化的數據。與W3C標準兼容，需要使用者有一定的Java基礎。
常用功能：
最常被運用在在線新聞網站呈現交互式圖形、呈現數據資料的圖表和呈現含有地理信息的資料。另外SVG的輸出功能也使得D3.js能用于印刷出版物的繪制上。
軟件優勢：
– 以動畫的形式實時的顯示地球上的風向、洋流、波浪、污染物和顆粒物的情況;
– D3對視圖結果有很大的可控性
② ECharts
ECharts可以兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），提供個性化定制的數據可視化圖表。
常用功能：
支持折線圖（區域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環形圖）、雷達圖（填充雷達圖）、和弦圖、力導向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表。
軟件優勢：
– 圖表豐富可交互：提供直觀生動的數據可視化圖表，可實現地理數據、關系數據和多維數據可視化。
③ Minitab
Minitab以無可比擬的強大功能和簡易的可視化操作深受大家歡迎。
常用功能：
為質量改善、教育和研究應用領域提供統計軟件和服務的先導。
④ 軟件優勢：
– 功能強大：試驗設計（DOE）和多元回歸。同時開發了嶄新的圖形分析，假設檢驗和控制圖的廣泛改善和提高，其他新增功能包括：泊松回歸、離群值測試、公差區間、穩定性研究、等價性測試。
– 離網可用：可以讓用戶脫離網絡環境仍能運行該軟件，靈活性很強。
⑤ R
R是一套完好的數據處置 、計算和制圖軟件系統。
常用功能：能夠提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使運用 者能靈活機動的中止數據剖析 ，致使發明出契合需求的新的統計計算辦法。
軟件優勢：
– 數據存儲和處置系統數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功用特別 強大）
– 完好銜接的統計剖析工具
– 優秀的統計制圖功用
⑥ Python
Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。最初被設計用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨立的、大型項目的開發。
常用功能：Web 和 Internet開發，科學計算和統計，人工智能，桌面界面開發，軟件開發，后端開發和網絡爬蟲。
軟件優勢：– 簡單：Python是一種代表簡單主義思想的言語 。
– 易學：Python極端容易上手。
– 速度快：Python的底層是用C言語 寫的，很多規范庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運轉速度十分快。
– 可移植性：由于它的開源實質 ，Python曾經被移植在許多平臺上。
⑦ 庫和工具
Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Matplotlib是最著名的繪圖系統，但是matplotlib的復雜給其帶來了很強的定制性。其具有面向對象的方式及Pyplot的經典高層封裝。Python has an excellent set of libraries and tools, including Numpy, scipy, PANDAS, Matplotlib, sciKit-learn, and so on.
Numpy與ScipyNumPy來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多。
Numpy與ScipyNumPy來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多。
Scipy基于Numpy，提供方法(函數庫)直接計算結果，封裝了一些高階抽象和物理模型。
Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。
Matplotlib是最著名的繪圖系統，但是matplotlib的復雜給其帶來了很強的定制性。其具有面向對象的方式及Pyplot的經典高層封裝。
