数据库软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作,尤其是在银行、金融、保险业等领域，根据您所提到的软件，我们可以将其大致分为几个维度来讨论。
数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言,对于数据库软件的选择和使用，主要取决于数据的基本结构和数据类型，以及企业对于数据存储的需求。
数据库类型选择
- 对于个人或部分基本的数据存储,可以考虑使用Access2003、Access07等个人数据库。
- 对于部门级或大型企业,可以考虑使用MySQL数据库，特别是对于企业级应用。
- 对于大型企业或对数据海量存储需求的企业级应用,可以考虑使用SQL Server2005或更高版本的大型数据库。
- 对于商业智能平台的需求,可以考虑使用数据仓库，如Data Warehouse。
版本选择
随着技术的发展,数据库软件版本也在不断更新和改进，在选择软件时，建议选择当前版本中较为成熟、稳定且满足需求的版本。
报表/BI层
报表工具是最普遍应用的工具,尤其是在数据分析工作中，企业存储了数据需要读取、展现，因此需要选择适合的报表工具。
分析工具推荐
- 可以考虑使用Tableau、Qlikview、FineBI等BI工具，它们涵盖了数据整合、数据分析、数据展现等多个方面。
- FineBI和Tableau都是商业智能工具,可以用于商业决策、S场研究等领域。
数据分析层
数据分析层涉及到了各种数据分析软件和应用,Excel软件因其强大的功能而被广泛应用，Excel软件可以用于统计分析、数据挖掘等方面。
Excel软件推荐版本
- 当前版本越高越好用,版本越高功能越强大，从Excel 2019开始，功能更加丰富和强大。
SAS软件和SPSS软件也是当前比较受欢迎的数据分析软件,SAS软件平台化，功能强大且重视商业分析；SPSS社会科学统计软件包则从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析。
大数据技术与应用方向
大数据技术是当前信息技术领域的一个重要方向,涉及到数据挖掘、模式识别、人工智能等领域，大数据技术需要计算机专业基础，如编程能力、操作系统（Linux）等，大数据技术的应用范围也非常广泛，涉及到金融、医疗、零售等多个行业。
总结与建议
数据库需要用到的软件种类繁多,具体选择应根据企业的实际需求和业务场景来决定，对于软件工程师来说，除了掌握基本的编程语言和数据科学理论外，还需要具备数据分析、数据挖掘等方面的技能和知识，在选择软件时，建议综合考虑企业的实际需求、业务场景、技术能力等因素。
0