橙子侃科技|盘点7款常用的数据分析工具

随着大数据信息化时代的到来 , 数据分析是各行各业都绕不开的一个话题 , 企业在发展过程中积累了大量的数据 , 对这些数据进行专业的分析 , 能够促进企业更好更精准的发展 , 能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险 。 通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来 , 总结出所研究对象的内在规律 , 够帮助管理者进行判断和决策 , 以便采取适当策略与行动 。
俗话说:工欲善其事 , 必先利其器 。 一款好的数据分析工具可以让你事半功倍 , 瞬间提高学习工作效率 。 在此 , 笔者列出了被提及频率最高且使用最多的几种数据分析工具 。
橙子侃科技|盘点7款常用的数据分析工具
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EXCEL
1、EXCEL
Excel作为入门级的工具 , 是最基础也是最主要的数据分析工具 。 Excel具备多种强大功能 , 比如创建表单 , 数据透视表 , VBA等 , Excel的系统如此庞大 , 以至于没有任何一项分析工具可以超越它 , 确保了大家可以根据自己的需求分析数据 。 它能够满足绝大部分数据分析工作的需求 , 同时也提供相当友好的操作界面 , 对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的 , 但处理的数据量较小 。
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SPSS
2、SPSS
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件 , 它最突出的特点就是操作界面极为友好 , 输出结果美观漂亮 。 用户只要掌握一定的Windows操作技能 , 精通统计分析原理 , 就可以使用该软件为特定的科研工作服务 。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据 , 数据接口较为通用 , 能方便的从其他数据库中读入数据 。 其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程 , 完全可以满足非统计专业人士的工作需要 。
3、SAS
SAS是全球最大的软件公司之一 , 是全球商业智能和分析软件与服务领袖 。 SAS由于其功能强大而且可以编程 , 很受高级用户的欢迎 , 也正是基于此 , 它是最难掌握的软件之一 , 多用于企业工作之中 。 你需要编写SAS程序来处理数据 , 进行分析 。 如果在一个程序中出现一个错误 , 找到并改正这个错误比较困难 。
4、R
R是一门用于统计计算和作图的语言 , 它不单是一门语言 , 更是一个数据计算与分析的环境 。 其最主要的特点是免费、开源、各种各样的模块十分齐全 , 在R的综合档案网络CRAN中 , 提供了大量的第三方功能包 , 其内容涵盖了从统计计算到机器学习 , 从金融分析到生物信息 , 从社会网络分析到自然语言处理 , 从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型 , 可以说无所不包 , 无所不容 , 这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因 。
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Python
5、Python
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言 。 Python语法简洁而清晰 , 阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样 。 Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃 。 Python也具有强大的编程能力 , 这种编程语言不同于R或者matlab , python有些非常强大的数据分析能力 , 并且还可以利用Python进行爬虫 , 写游戏 , 以及自动化运维 , 在这些领域中有着很广泛的应用 , 这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题 , 这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合 。 如果使用Python , 能够大大的提高数据分析的效率 。
6、SQL
毫不夸张地说 , SQL是数据方向所有岗位的必备技能 , 入门比较容易 , 概括起来就是增删改查 。 SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中 , 理解SQL的执行顺序和语法顺序 , 熟练掌握SQL中的重要函数 , 理解SQL中各种join的异同 。 总而言之 , 要想入行数据分析 , SQL是必要技能 。