有效数据分析工具有哪些?

发布网友 发布时间：2022-03-28 18:00

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懂视网 时间：2022-03-28 22:21

数据分析工具包括以下几类：

　　1、数据处理工具Excel

　　在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。

　　2、数据库MySQL

　　MySQLL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

　　3、数据可视化Tableau和Echarts

　　Tableau Desktop是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序，它能帮助生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告，利用Tableau简便的拖放式界面，可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助展现自己的数据视角。

　　ECharts简单来说是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件，具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

　　4、大数据分析SPSS、Python、HiveSQL等

　　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，输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。

　　Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

　　HiveSQL是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

热心网友 时间：2022-03-28 19:29

1、Excel

在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但实际上，大部分人对Excel的认知还不到50%。Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢?而且我们国家中小微型企业占了大部分，Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。

2、Python

不可否认的是，python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。

尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

新人在初入门时可以先不学Python，很多初级岗位甚至用不上Python，但如果想在这条路上长远发展，它一定是个逃不开的工具。

3、BI工具

BI也就是商业智能，这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。

热心网友 时间：2022-03-28 20:47