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參詳:這些數據分析語言和工具,該如何選用?(上)

時間:2022-08-02 16:06:16 來源:網絡整理

“你需要學習什么軟件或語言最適合數據分析?”這和你的工作性質有關,也是分階段的。今天在今日頭條看到一篇不錯的文章,貼在這里供大家參考:

如何選擇這些數據分析語言和工具?

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在數據分析中,你必須選擇一種編程語言和工具。

數據分析的工具有很多,根據功能和重點,包括統計工具、可視化工具等。

使用最廣泛、最常被提及的就是 Excel、SAS、Python、R 等。那么,有這么多工具要學嗎?它們適用于什么?應該怎么用?

Excel

EXCEL 是其中最簡單的。這并不容易,但每個人都可以做到。但如果用于分析,圖表只是基礎,還得學會使用透視圖和VBA函數。 Excel的功能其實很強大,尤其是學習VBA,幾乎可以解決所有問題,但是成本高,而且Excel的數據處理量不是很大,只有幾十萬,還得另辟蹊徑發現大數據量。 .

SPSS

SPSS 最初是用于社會科學的統計軟件。如果您是數據分析新手,了解 SPSS 是非常有益的。當然,前提是懂SQL。 SPSS的使用對人的能力要求不高,很少使用編程模塊。它們通常用于科學和市場研究,在高校中使用較多。

有了以上基礎,你可能需要精通統計分析軟件。

近年來,隨著互聯網的蓬勃發展,R語言開始流行,并在互聯網行業得到廣泛應用。 R語言是開源的,學起來不容易,過程比較長。

剛才提到了SPSS。適合市場調研,可以快速上手。會編程的話數據分析軟件,功能還是蠻強大的。

SAS一般廣泛用于金融行業,尤其??是銀行和醫療統計,包括一些制造業。銀行業通常使用 SAS 進行統計和數據挖掘。它昂貴且難以學習。建議在網上找一些課程和教材學習。

參詳:這些數據分析語言和工具,該如何選用?(上)

所以與愛情抗爭可以根據自己的行業和實際情況做出選擇。以上列表只是一般情況。

Python

Python&R的比較

以上是各種數據分析工具和語言的介紹,其次,一些第三方工具一定要掌握。這些工具一般都比較面向業務,可視化數據展示的種類也比較多,所以技術要求不是很多,但是SQL需要掌握。

表格

介紹過多次的可視化工具。它應該是可視化,部分前端分析的最佳工具。如果你不懂python,也不懂R,可以試試。有點貴數據分析軟件,土豪加油!

Qlikview

比起畫面有點難看,別噴了。畢竟,人們走的是數據處理路線。作為BI產品,數據處理速度還是不錯的,數量不會像tableau那么慢。兩者就像是互補的兄弟,各有千秋,但都一樣貴,哈哈!因此,如果您對數據處理要求較高,建議嘗試一下。

FineBI

國產可視化軟件,bi工具。沒有過錯,重點是穩定性和應用。在中國有一定的市場,在企業中被廣泛使用。有一定數據分析基礎的同學應該很快就能上手,免費版不限次數!

還有一些圖表軟件,比如D3,由于篇幅關系,這里就不一一介紹了。主要在工作中應用和廣泛使用。

未來,每個工具都有自己的優勢,但最重要的是對業務的熟悉。如果沒有距離和思考,任何工具都不會使用。所以在做數據分析的時候,一定要扎根學習業務和數據建模方法,工具不是萬能的!

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本專家已經很詳細的和大家分享過了,只是后面省略了很多其他優秀的可視化工具。近幾年國內類似的可視化工具也是不錯的選擇(主要是便宜,服務器在中國,技術支持在中國是很好的溝通)

永紅BI

據說分3步完成分析報告: Step1:連接數據; Step2:編輯報告; Step3:分析與操作;

參詳:這些數據分析語言和工具,該如何選用?(上)

“鏑數”

號稱可視化平臺,可在三分鐘內將數據變成精美易用的圖表。

數據視圖

聲稱實現自助數據連接、自助數據處理、自助數據可視化和自助數據協同。

上面說的BDP也不錯,只是側重點有點不同。


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