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數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件有哪些 常用的市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析工具這么多 , 應(yīng)該用哪個(gè)來(lái)做分析?
這是很多人在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候 , 經(jīng)常會(huì)碰到一個(gè)問(wèn)題 。尤其是新人剛?cè)腴T的時(shí)候 , 看到下面的數(shù)據(jù)分析工具
Excel、sql、spss、python、tableau、powerbi、finebi、R、Hadoop、spark……
可能頭都大了 , 以為這些全部都要學(xué) 。
在數(shù)據(jù)分析工具的選擇上 , 我的建議是對(duì)癥下藥 , 因地制宜 。
根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的不同環(huán)節(jié)來(lái)看其實(shí)看上圖就已經(jīng)非常清晰了 。每個(gè)數(shù)據(jù)分析工具都有其側(cè)重的功能點(diǎn) , 在不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景下 , 選擇合適的工具 , 能實(shí)現(xiàn)效率最大化 。
比如在數(shù)據(jù)獲取時(shí) , 你可以通過(guò)SQL從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù) , 也可以通過(guò)python爬取數(shù)據(jù) , 但你最起碼要能熟練掌握SQL;
數(shù)據(jù)處理時(shí) , 如果數(shù)據(jù)量不大 , 其實(shí)Excel是最方便快捷的數(shù)據(jù)處理工具 , 在大數(shù)據(jù)量的情況下 , SQL和python的使用更為常見(jiàn);在大量不可變數(shù)據(jù)的批處理作業(yè)中 , hive則最為合適;
分析建模方面 , 簡(jiǎn)單的分析 , Excel、BI工具已經(jīng)足夠 , 涉及到建模時(shí) , R、SPSS這類專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件 , 就更能發(fā)揮出優(yōu)勢(shì) , 畢竟建模的思維和統(tǒng)計(jì)學(xué)是強(qiáng)相關(guān)的 , 當(dāng)然 , python也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇;
在做可視化時(shí) , 還是建議各位用專業(yè)的可視化工具去做 , 可視化工具的細(xì)分上也有很多 , 像普通的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)人員可以使用常見(jiàn)的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做 , 報(bào)表工程師更適合選擇專業(yè)的報(bào)表工具例如finereport , 開(kāi)發(fā)人員還可以選擇一些開(kāi)源的可視化工具例如echart
3大常用工具分析1、Excel
在很多人眼里 , Excel只是一個(gè)辦公軟件 , 但實(shí)際上 , 大部分人對(duì)Excel的認(rèn)知還不到50% 。Excel可以稱得上是最全能的數(shù)據(jù)分析工具之一 , 包括表格制作、數(shù)據(jù)透視表、VBA等等功能 , 保證人們能夠按照需求進(jìn)行分析 。
當(dāng)然也有人認(rèn)為自己非常精通計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言 , 不屑于使用Excel這種工具 , 因?yàn)镋xcel不能處理大數(shù)據(jù) 。但換個(gè)思維想想 , 我們?cè)谌粘V杏玫降臄?shù)據(jù)是否超過(guò)了大數(shù)據(jù)這個(gè)極限呢?而且我們國(guó)家中小微型企業(yè)占了大部分 , Excel足夠處理絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)分析需求 。
總結(jié)一下 , 百萬(wàn)級(jí)以下的數(shù)據(jù)處理、分析 , Excel是個(gè)不錯(cuò)的選擇 , 新人要是想學(xué)數(shù)據(jù)分析 , Excel絕對(duì)是首選 , 而且是必選!
2、Python
不可否認(rèn)的是 , python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 , 確實(shí)稱得上是一個(gè)強(qiáng)大的語(yǔ)言工具 。你可以隨心所欲地寫代碼執(zhí)行你想要的東西 。盡管入門的學(xué)習(xí)難度要高于Excel和BI , 但是作為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備工具 , 從職業(yè)高度上講 , 它肯定是高于Excel、BI工具的 。
尤其是在統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)分析等方面 , Python等編程語(yǔ)言更有著其他工具無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì) 。
新人在初入門時(shí)可以先不學(xué)Python , 很多初級(jí)崗位甚至用不上Python , 但如果想在這條路上長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展 , 它一定是個(gè)逃不開(kāi)的工具 。
3、BI工具
BI也就是商業(yè)智能 , 這類工具就是為數(shù)據(jù)分析而生的 。你會(huì)發(fā)現(xiàn)BI工具的產(chǎn)品設(shè)計(jì) , 幾乎是按照數(shù)據(jù)分析的流程來(lái)設(shè)計(jì)的 。先是數(shù)據(jù)處理、整理清洗 , 再到數(shù)據(jù)建模 , 最后數(shù)據(jù)可視化 , 全程圍繞數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)決策的思想 。由于功能聚焦 , 產(chǎn)品操作起來(lái)也非常簡(jiǎn)潔 , 依靠拖拉拽就能完成大部分的需求 , 沒(méi)有編程基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也能很快上手 。

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