ZehnVier
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一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具,也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能,可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面,对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言,它具有数据操作和数据定义功能,交互性强,能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统,技术较为成熟。这类数据库包括SQLSOSDB2等等。
SQL作为一种操作命令集,以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎,成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度,有效处理复杂任务,是提高工作效率的关键
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型,以及解释性语言的本质,使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码,适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档,所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案,可以有效地整合企业中现有的数据,快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据,帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理,数据清理,然后是数据建模,最后是数据可视化,用图表识别问题,影响决策。
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分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等其中Excel我就不多说了相信大家都懂。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。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,完全可以满足大部分的工作需要。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。其优点如下:1、高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;2、 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。但是这款软件的使用难度较大,非专业人士不推荐使用。SAS是把数据存取,管理,分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐,全,新。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识,非专业人士不推荐使用。Finereport类EXCEL设计模式,EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算,完美兼容EXCEL公式,用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样,轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富,比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。
大数据分析可以借助数据分析软件去实现分析。可以使用亦策观数台。观数台是亦策软件拥有自主知识产权的产品,亦策观数台集合了亦策软件在商业智能(BI)领域多年的经验,精心为中国企业量身定制的本土化、敏捷型、可嵌入的商业智能(BI)平台。其独特的关联引擎、增强智能等核心技术,是允许每位用户深入全面洞悉数据的下一代可视化分析平台;它将自助式BI的灵活性提升至一个新的层次,包括自助服务可视化、指导式分析应用和仪表盘、嵌入式分析和报告等。
一、ExcelExcel可以说是被用得最多数据分析工具,无人不知,无人不晓。Excel的功能非常强大,从简单的表格制作,数据透视表,写公式,再到VBA语言,还有无数的插件供你使用。无论是初入职场的小白,还是经验丰富的数据分析师,Excel都是电脑里的必备工具之一。二、BI工具BI(Business Intelligence)即商业智能,BI工具是为了数据分析而生的,它诞生的起点就非常高,目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短,利用数据来影响决策。常用的BI工具有Power BI、Tableau和亿信ABI,下面我们以亿信ABI为例,谈谈BI工具做数据分析有哪些优势。三、数据分析编程语言主流的数据分析编程语言是R和Python。与上面提到的Excel和BI工具相比,R/Python的使用门槛比较高,如果没有专业的IT知识,很难上手。但数据分析编程语言有它独特的优势。关于常用的数据分析工具有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。