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數(shù)據(jù)分析都會用到哪些工具?

 進擊的可樂 2021-12-15
大概率每天早8點25更新  
哈嘍,大家好,我是可樂
今天來聊聊數(shù)據(jù)分析都會用到的工具,你都在用什么呢?

數(shù)據(jù)分析的工具有很多,從數(shù)據(jù)分析崗位的描述里其實就能發(fā)現(xiàn)企業(yè)都需要會哪些工具的人,這里我分成了4類來聊聊。分別是基礎(chǔ)、可視化、專業(yè)的統(tǒng)計分析以及編程語言。


01 基礎(chǔ)



說到數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)的工具,非Excel莫屬。

Excel

微軟辦公系列的重要組成之一,任何辦公人員都會用到的神器,不得不說它的體系太龐大了,在人力、金融、管理等多個領(lǐng)域都會應(yīng)用,同樣對數(shù)據(jù)分析人員來說,也可以進行各種數(shù)據(jù)處理和分析。


特點:
  • 表格制作:簡單的表格錄入、制作、美化。

  • 透視表:實現(xiàn)數(shù)據(jù)透視的效果,可以說學(xué)會數(shù)據(jù)透視表,基本可以解決80%的工作。

  • 公式:通過公式可以進行數(shù)學(xué)計算。

  • 統(tǒng)計分析:Excel里的 數(shù)據(jù)分析 可以實現(xiàn)描述統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、抽樣等統(tǒng)計分析的功能,只要用的好,不遜色于專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件。

  • 圖表:用Excel作圖操作簡單。簡單的日報/月報中以及自己分析時Excel的圖表完全可以滿足我們的需求。但是當(dāng)要進行專業(yè)的展示時,圖表的美化就顯得尤為重要,而用Excel去美化圖表,也不是不行,只是要用到很多偏門的小技巧,沒必要花那么多時間,現(xiàn)成有可用的工具。

  • VBA:還可以用VBA編程實現(xiàn)更高級復(fù)雜的需求。

  • 插件:Excel還能承載很多有用的插件,比如PowerQuery、PowerMap、PowerView等,來輔助我們實現(xiàn)更為強大的數(shù)據(jù)分析功能。

總的來說,Excel可以說是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)以及必備的工具,可以不用Power BI,但你一定不能沒有Excel。

02 可視化工具



下面來說說可視化的工具

Tableau

對,Tableau就是可替代Excel進行圖表美化工作的一個工具。它將數(shù)據(jù)計算和美觀的圖表完美地融合在一起,可以在幾分鐘內(nèi)生成美觀的圖表、坐標(biāo)圖、儀表盤與報告。是用來快速分析、可視化的強大工具,偏向商業(yè)分析。


特點:
  • 輕松整合,易上手。

  • 交互性,類似于Excel數(shù)據(jù)透視表/圖的功能,可進行交互。

  • 美觀的圖表,輕松制作美觀的儀表盤、坐標(biāo)圖。

Power BI

作為Excel的一個插件,后來獨立門戶的軟件,它的可視化效果非常強大。
首先要理解什么是BI,商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能,指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。
所以Power BI就是將數(shù)據(jù)分析的流程展示出來以便提供科學(xué)決策的工具
先用PowerQuery處理和清洗數(shù)據(jù),再用PowerPivot建模,最后用Power BI的圖表庫作圖。


特點:
  • 同Tableau一樣,都是基于Excel的數(shù)據(jù)透視圖的功能和效果來完成的。

  • 和Excel無縫對接,創(chuàng)建個性化的數(shù)據(jù)看板。

總的來說,BI類的工具是把將數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)聯(lián)系在一起,為了更好的決策誕生的,這一點就和Excel非常了不同了。

03 統(tǒng)計分析



SPSS

SPSS是統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案的軟件,著重在于統(tǒng)計分析運算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析等功能的實現(xiàn)。
SPSS可以在不需要編程語言的情況下,很好地進行回歸分析、方差分析、多變量分析等的研究。
特點:
  • 界面簡單,SPSS采用類似Excel表格的方式讀入與管理數(shù)據(jù)。

  • 功能強大,集數(shù)據(jù)錄入、整理、分析功能于一身,能夠進行相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、時間序列分析等。

  • 上手有一定的門檻,需要使用者有一些統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ),能夠?qū)y(tǒng)計分析模型有一定的理解。

  • 有專門的繪圖系統(tǒng),可繪制圖形,但相對于其他可視化軟件來說,它的圖形就單調(diào)許多了。

SAS

SAS同SPSS一樣,是一個做專業(yè)統(tǒng)計分析的軟件。

特點:
  • 功能更強大,統(tǒng)計方法齊、全、新。相對SPSS來說,功能更強大,相對來講,SAS比較難學(xué)些,但如果掌握了SAS會更有價值,比如離散選擇模型,抽樣問題,正交實驗設(shè)計等還是SAS比較好用


04 編程語言



主流的數(shù)據(jù)分析編程語言莫過于R和Python了。和可視化工具不同的是,PB和Tableau有可視化界面,而R和Python是純代碼

R

R是用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。在數(shù)據(jù)處理、分析、計算和制圖等功能上都非常優(yōu)秀,可以理解為加強編程版的SPSS/SAS。


R的思想是:它可以提供一些集成的統(tǒng)計工具,但更大量的是它提供各種數(shù)學(xué)計算、統(tǒng)計計算的函數(shù),從而使使用者能靈活機動的進行數(shù)據(jù)分析,甚至創(chuàng)造出符合需要的新的統(tǒng)計計算方法。
特點:
  • 強大的統(tǒng)計分析程序包,內(nèi)建多種統(tǒng)計學(xué)及數(shù)字分析功能。R比其他統(tǒng)計學(xué)或數(shù)學(xué)專用的編程語言有更強的物件導(dǎo)向(面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計)功能。

  • 高質(zhì)量的矢量圖,ggplot2可以快速創(chuàng)建各種統(tǒng)計圖表。

Python

R更專注于統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,而Python則應(yīng)用更為廣泛和全面,所以Python也被稱作膠水語言,學(xué)習(xí)時要有所取舍。

特點:
  • 語法簡單,Python語法簡單,

  • 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)科學(xué)計算包,

  • 可移植性強,由于它的開源本質(zhì),Python已經(jīng)被移植在許多平臺上(經(jīng)過改動使它能夠工作在不同平臺上)。

總的來說,Excel是通用工具,而Power BI/Tableau一類如果屬于初級的操作工具的話,那么SPSS/SAS就應(yīng)該是中級,而R/Python屬于高級,這里的級別并非是功能的強大與否,而是指學(xué)習(xí)和上手的難以程度。
那么你常用的是哪個呢?

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