数据分析应该用什么?6款常用工具对比编程数据源python

大家好,欢迎来到Crossin的编程教室~

“数据分析”可谓是当今社会一个超级火爆的岗位,不论是科班的,还是非科班的,都想从事这个行业,毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。

“数据分析”大致可以分为业务和技术两个方向,不管你是从事哪个方向,都对技能有一定的要求。业务方向,像数据运营、商业分析、产品经理等,对技术的要求相对来说低一点,编程工具你只要会用即可(肯定是越精通越好)。技术方向,像数据算法工程师、数据挖掘工程师等,对技术的要求就很高了,必须要有很好的编程能力。

工欲善其事必先利其器,说起数据分析工具,大家都会感觉很迷茫,有这么多数据分析工具,我应该学习哪个工具,它们之间的区别到底是什么?今天我们从“工具”层面带大家盘点一下,作为一名数据分析师,应该学习哪些工具呢?

说起用什么做数据分析,很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具,它们就像数据分析路上的拦路虎一样,让人踟蹰不前。

2.BI工具

BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的,也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后,它们的基本流程是:【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。

关于BI工具,其实有很多你估计已经用到过,比如说Tableau、PowerBI,还有帆软等。今天我们就分别带着大家来盘点一下,这三款工具。

Tableau是三位斯坦福人Dr.PatHanrahan,Dr.ChrisStotle,ChristianChabot于2003年成立的,这是一款交互式数据可视化软件,它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。

Tableau也是很好的延续了Excel,只需要简单地拖拽,就能很快地实现数据的分类汇总,然后拖拽实现各种图形的绘制,并且可以实现不同图表之间的联合。

Tableau同时支持数百种数据连接器,包括在线分析处理(OLAP)和大数据(例如NoSQL,Hadoop)以及云数据,至少现在你能学到的数据库软件,Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。

Power-BI是一款(BI)商业智能软件,于2014年发布,旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能,简单的数据共享,数据评估和可扩展的仪表板等功能。。

大家可能都知道,PowerBI以前是一款Excel插件,依附于Excel,比如PowerQuery,PowerPrivot,PowerView和PowerMap等,这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上,慢慢地就发展成为现在的PowerBI数据可视化工具。

PowerBI简单且快速,能够从Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时PowerBI也是可靠的、企业级的,可进行丰富的建模和实时分析,及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具,还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。PowerBI的分析功能很强大,它的PowerPivot和DAX语言,让我们能够编写类似Excel中的公式,来进行复杂的高级分析。

同时,无论你的数据是简单的Excel电子表格,还是基于云和本地混合数据仓库的集合,PowerBI都可以让你轻松地连接到数据源,直观看到或发现数据的价值,与任何所希望的人进行共享。

最后我们简单说说PowerBI的组成部分,大家可以自行下去查看学习。

PowerBI包含Windows桌面应用程序(称为PowerBIDesktop)、联机SaaS(软件即服务)服务(称为PowerBI服务),及移动PowerBI应用(可在Windows手机和平板电脑及iOS和Android设备上使用)。

PowerBI有三个用于不同场景的组件:PowerQuery(数据处理组件),PowerPivot(轻量级建模组件),PowerBIDesktop(独立数据可视化程序)。

帆软是业内做报表比较久的一家公司,使用类excel风格的界面,可添加图表和数据源,也可实现大屏效果。

其实它的类Excel风格界面,应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport通过直接连接到各种数据库,就能方便快捷地自定义各种样式,从而制作周报、月报和季报、年报。

用过FineReport的朋友,还会有另外一种体会,它的图形效果比Tableau要酷炫的多,操作起来同样也是那样的方便。

另外,FineReport的个人版本是完全免费的,并且所有功能都是开放的,大家赶紧下去试试吧。

其实不管是Excel,还是介绍的三款BI工具,它们都是为了执行特定功能,而设计出来的。如果说某一天,既定功能不能很好,或者说不能满足你的需求,那么应该怎么办呢?

这就需要我们了解,并学习一点编程语言了,最大的优势就在于:它非常强大和灵活。不管是R或者Python,都有很多包供我们调用,同时也可以自定义函数,实现我们的某些需求。

①python与R相比速度要快。②python的工程化应用强于R,可移植性更强。③python的应用场景大于R,仿佛R可以做的,Python基本可以,它不擅长的,Python也可以。④如果是统计理论研究、前沿科学研究,R比python更胜一筹。R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家,这就是为什么大学老师都用R的原因。

作者:黄伟呢

Crossin的新书《码上行动:用ChatGPT学会Python编程》已经上市了。本书以ChatGPT为辅助,系统全面地讲解了如何掌握Python编程,适合Python零基础入门的读者学习。

购买后可加入读者交流群,Crossin为你开启陪读模式,解答你在阅读本书时的一切疑问。

THE END
1.小白必看!大学数学建模常用工具在数学建模中,选择合适的软件工具对于提高工作效率和质量至关重要。今天,小编给小伙伴们整理了在大学学习数学建模时会经常用到的一些工具,也是准备数模比赛时必备的一些软件,学会这几个软件后,可以大大提升效率! 编程类软件 1.MATLAB: 数学建模领域必需的软件之一,它将数值https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NzIxNDQ3MQ==&mid=2650327550&idx=3&sn=d192ca44327ae5c7ea311bd51457cdb9&chksm=8610ac41302d8abcb3e0c3b188b82eae3ddc4468caac51fbe82017852a9b9ee21d720928f094&scene=27
2.工具推荐分析大数据最需要的Top10数据挖掘工具KNIME(Konstanz Information Miner)是基于Eclipse,用Java编写的一款开源的数据分析、报告和综合平台,拥有数据提取、集成,处理,分析、转换以及加载所需的所有数据挖掘工具。此外,它具有图形用户界面,可以帮助用户轻松连接节点进行数据处理。 它结合了数据挖掘和机器学习的各种组件,对商业情报和财务数据分析非常有帮助。此外,用https://blog.csdn.net/DONGYUXIA15810857916/article/details/78133329
3.数据科学家常用的工具有哪些?数据科学家在选择大数据、数据挖掘和数据分析工具时,更倾向于有一定生态基础的工具,这样各个工具间可以相互支持。 为了提高在大数据项目中成功的机会,选择正确的工具是非常重要的。没有一个孤立的工具能够做所有的数据分析,职业的数据专家趋向于使用不止一种相关的工具(分析中发现,数据专家平均使用5种数据分析工具)。你https://www.jianshu.com/p/ea2034a5af43
4.款常用的数据挖掘工具推荐数据在当今世界中就意味着金钱,但是因为大多数数据都是非结构化的。因此,拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。 常用的数据挖掘工具 1.R R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的https://wenku.baidu.com/view/2ae98ce5bdd126fff705cc1755270722182e597c.html
5.常用的数据挖掘软件有哪些常用数据挖掘工具一般来说,数据挖掘工具根据其适用的范围分为以下两类。 1.1 通用数据挖掘工具 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型。 1.2 专用数据挖掘工具 针对某个特定领域的问题提供解决方案,在设计算法的时候充分考虑了数据、需求的特性。 https://blog.51cto.com/u_13446/9407416
6.常用数据挖掘工具有哪些?因此,从海量客户交易记录中挖掘出对流失有影响的信息,建立高效的客户流失预警体系尤为重要。 工作目标 通过对零售客户某业务线条的高价值客群进行流失分析,建立流失预警模型,挖掘出流失的主要因子,指导业务人员维系客户关系。 数据现状 本次挖掘的客群为零售客户某业务线条的高价值客群,这部分客群的数据主要存放在CRMhttps://www.zhihu.com/tardis/bd/ans/1367218041
7.下列哪个软件不是常用的教育数据挖掘工具下列哪个软件不是常用的教育数据挖掘工具 A. Weka B. Orange C. Tableau D. Echart 题目标签:挖掘工软件数据挖掘如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: D 复制 纠错举一反三 不同材质基体交接处表面抹灰采用加强网时,加强网与各基体的搭接宽度https://www.shuashuati.com/ti/57b88f298aaa461798ec11148d1b2cf2.html?fm=bda7f586587172850ff4360c00434ad1c8
8.50个BA分析工具第二十一个DataMining(数据挖掘)知识卡片 工具名称:Data Mining(数据挖掘) 工具介绍:Data Mining最早是用在数据仓库中,而现在已经不局限于数据仓库了通过发现有用的模式和数据来提升我们的决策水平在过去的模式中,会把传统的数据库的数据通过etl或者elt汇总到数据仓库数据仓库的模型和数据库的模型是https://maimai.cn/article/detail?fid=1478662341&efid=JLgH4dfGCstru6TzScYN1A
9.数据挖掘研究(精选十篇)传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法, 常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具, 处理数据挖掘中的分类问题, 回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型, 在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线https://www.360wenmi.com/f/cnkey7ouwjk5.html
10.下列哪个软件不是常用的教育数据挖掘工具?()[单选题] 下列哪个软件不是常用的教育数据挖掘工具?() A.Weka B.Orange C.Tableau D.Echart答案 查看答案发布时间:2022-05-22 更多“下列哪个软件不是常用的教育数据挖掘工具?()”相关的问题 第1题 选项中,哪个工具不是常用的性能分析软件?() A.wireshark B.webwatch C.httpwatch D.outlook 点击查看答案https://www.xuesai.cn/souti/P464QA4Q.html
11.业务数据分析库有哪些系统数据仓库是一种专门用于存储企业历史信息的大型数据库系统。数据仓库的主要作用是收集公司已有的数据,对其进行清洗、处理和建模,将数据转化成有用的信息以便企业决策。常用的数据仓库系统有or某ale、某m某、teradata等。 2. 数据挖掘工具 数据挖掘工具用于发现数据中的隐藏模式和规律。这些工具可帮助企业进行数据分析并进https://h.chanjet.com/ask/3d8d1a710df0a.html
12.数据挖掘可以使用哪个工具帆软数字化转型知识库数据挖掘可以使用哪些工具? 数据挖掘是一个复杂的过程,涉及到从大量数据中提取有价值的信息和模式。为了实现这一目标,有许多工具可供选择,这些工具各具特色,适用于不同的需求和环境。以下是一些常用的数据挖掘工具: RapidMiner:RapidMiner 是一个强大的数据挖掘和机器学习平台,提供了一个用户友好的界面,适合不具备编程https://www.fanruan.com/blog/article/587026/
13.数据挖掘:实用案例分析(豆瓣)按有用程度 按页码先后 最新笔记 展开 常用的建模工具 春夜雨寒 3.3 常用的建模工具 数据挖掘[插图]是一个过程,只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合,并在实施的过程中不断地磨合才能取得成功。因此我们在选择数据挖掘工具的时候,要全面考虑多方面的因素,主要包括以下几点: 可产生https://www.douban.com/isbn/978-7-111-42591-5/
14.第四范式招聘信息上海交通大学电子信息与电气工程学院1.有ACM-ICPC等程序设计竞赛参赛、获奖经历 2.精通一门编程语言,熟练使用常用算法和数据结构,对算法有较强的实现能力 3.熟悉脚本语言,有搭建使用复杂系统的能力 4.有机器学习、数据挖掘、信息检索等相关领域的理论背景,有研究或应用相关的工作经验 5.参加过机器学习与数据挖掘相关竞赛(Kaggle, KDD Cup等) https://xsb.seiee.sjtu.edu.cn/xsb/detail/2496_1696.htm