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一般数据分析用哪些工具

发布时间: 2024-05-27 22:52:41

Ⅰ 一般数据分析师常用的工具有哪些

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,让数据说话。


②数据库:MySQL


Excel如果能够玩的很转,能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限,如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。


③数据可视化:Tableau & Echarts


目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。Echarts是开源的,代码可以自己改,种类也非常丰富。


④大数据分析:SPSS & Python& HiveSQL 等


如果说Excel是“轻数据处理工具”,Mysql是“中型数据处理工具”那么,大数据分析,涉及的面就非常广泛,技术点涉及的也比较多。

Ⅱ 数据分析常用哪些工具

Ⅲ 主流数据分析工具有哪些

1、Excel


Excel 是最基础也最常用的数据分析软件,可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。


2、SAS软件


SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体,功能非常强大。


3、R软件


R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。具备数组运算工具(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,优秀的统计制图功能。


4、SPSS


SPSS是世界上最早的统计分析软件,也是比较成熟的分析工具,操作简便、编程方便、功能强大。


5、Python


Python可以说是现在进行数据分析处理的主流软件工具了,强大的库和编程特性,可以帮助我们快速处理大规模的数据分析和挖掘任务。

Ⅳ 大数据分析工具有哪些

简单推荐一些我觉得实用的大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品,如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Ⅳ 大数据分析一般用什么工具分析

比较常用到的一些大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品,如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。