数据分析要什么软件 数据分析一般用什么软件

最近看到不少留言“老板总是嫌自己做的可视化报表太丑怎么办?” , 还把自己做的其中部分报表发给我 , 让我客观的评价下 , 以下是原图 。

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看到他发给我的图表 , 我理解这位粉丝是真的很想把信息都呈现出来 , 也努力的在有限的图表上 , 展现更多的心思 , 譬如配色 , 但最后呈现的结果确是差强人意 。
这个简单的图表首先就暴露了很多的问题:
1、数据对象包含6种 , 所描述的属性就高达9种 , 不适合用柱状图来表示;
2、标签的显示方式全部拥挤在图表下方 , 不利于观看;
3、配色五彩斑斓 , 没有遵循颜色一致性和语义一致性原则;
4、图表简单 , 静态展示 , 没有任何视觉享受等
其实这不仅是这位粉丝的个别问题 , 也是职场人的通病:数据可视化做的太简单甚至有点丑 , 领导不愿意看 。其实换位思考下 , 领导时间有限 , 哪有时间一个个去看你拥挤在一起的数据 , 所以如何简单、明了且准确通过图表来传达数据信息 , 也是当今职场人的必修课 。
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其实数据分析分析中 , 好用的工具有很多 , 譬如EXCEL、BI、R或者Python 。其中R和Python需要有一定的代码基础 , 因而不适合大多数人使用在此就不过多赘述 。而普及率最高的大概也就是EXCEL了吧 。其中的图表类型较多、还能用数据透视表多维度、联动的展示数据 , 满足大部分人的简单图表需求 。
但也正是因而它的普及率高 , 为了适用于多数人 , 其很多功能做的也只是通用功能 。譬如图表的样式永远只有简单的色系 , 缺乏设计感等等 。
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其次EXCEL的数据处理量也是有限的 , 只能处理最大行数是1048576行 , 最大列数是16384列 。虽然看着很多 , 但经历过的人都懂 , 一旦数据量过数万后 , 大部分的时候就是在等待程序响应中(这自然也有硬件设施有关) , 然后卡死 , 结束程序 , 以内经常在奔溃的边缘徘徊 。
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再者就是BI工具 , 为了解决大家对数据可视化的报表需求 , 各大厂商也就相对应的推出了此工具 。
BI工具专门按照数据分析的流程:数据处理-数据清洗-数据建模-数据可视化完美的解决了以上的需求 , 现如今也被各大企业所拥抱、运用到公司的日常办公中 。
但也正因为这方面的需求比较多 , 其市场上暂时没有什么龙头厂商 , 导致BI市场良莠不齐 。但浪潮退去之后 , 我们终将知道谁在裸泳 , 所以我精心比对了市场上占有率最高的三个BI工具 , 大家在选用的时候可以参考下:
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最后综合下来 , 我个人还是比较倾向FineBI 。它支持多种数据源 , 简单易上手而且还有专门的社区生态用于学习和交流 , 在满足报表可视化需求的基础上还满足了持续性学习的增值需求 。
下面我就简单展示下我在工作中用BI工具做出的部分可视化图报表吧:
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