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          對比6款 “數(shù)據(jù)分析” 工具,學(xué)什么,一目了然!

          共 3648字,需瀏覽 8分鐘

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          2021-07-20 08:55

          “數(shù)據(jù)分析” 可謂是當(dāng)今社會一個超級火爆的崗位,不論是科班的,還是非科班的,都想從事這個行業(yè),畢竟都覺得這個行業(yè)賺錢多嘛。
          “數(shù)據(jù)分析” 大致可以分為業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個方向,不管你是從事哪個方向,都對技能有一定的要求。業(yè)務(wù)方向,像數(shù)據(jù)運營、商業(yè)分析、產(chǎn)品經(jīng)理等,對技術(shù)的要求相對來說低一點,編程工具你只要會用即可(肯定是越精通越好)。技術(shù)方向,像數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等,對技術(shù)的要求就很高了,必須要有很好的編程能力。
          工欲善其事必先利其器,說起數(shù)據(jù)分析工具,大家都會感覺很迷茫,有這么多數(shù)據(jù)分析工具,我應(yīng)該學(xué)習(xí)哪個工具,它們之間的區(qū)別到底是什么?今天我們從 “工具” 層面帶大家盤點一下,作為一名數(shù)據(jù)分析師,應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些工具呢?

          1. Excel工具

          說起用什么做數(shù)據(jù)分析,很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數(shù)據(jù)分析工具,它們就像數(shù)據(jù)分析路上的攔路虎一樣,讓人踟躕不前。
          其實,在眾多的數(shù)據(jù)分析工具中,Excel屬于最常用、最基礎(chǔ)、最易上手的一款數(shù)據(jù)分析工具。Excel的功能十分強大,它不僅提供了眾多的數(shù)據(jù)處理功能,像Excel函數(shù)能夠幫助我們做數(shù)據(jù)整理,數(shù)據(jù)透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析,形形色色的圖表能幫我們形象地展示出數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律,同時Excel還有很專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具庫,包括描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)系數(shù)分析等。
          Excel對于轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的小白來說,應(yīng)該是最友好的。大家都知道“轉(zhuǎn)行”其實是一件很困難的事兒,但是你學(xué)會了Excel,是完全可以找到一份“數(shù)據(jù)”相關(guān)的工作的,只有踏進(jìn)數(shù)據(jù)領(lǐng)域,你才有可能從事其它更多的數(shù)據(jù)崗位。

          2. BI工具

          BI工具是專門按照數(shù)據(jù)分析的流程進(jìn)行設(shè)計的,也是專門用于數(shù)據(jù)分析的工具。仔細(xì)觀察這些工具后,它們的基本流程是:【數(shù)據(jù)處理】-【數(shù)據(jù)清洗】-【數(shù)據(jù)建模】-【數(shù)據(jù)可視化】。
          關(guān)于BI工具,其實有很多你估計已經(jīng)用到過,比如說Tableau、Power BI,還有帆軟等。今天我們就分別帶著大家來盤點一下,這三款工具。

          2.1Tableau

          Tableau是三位斯坦福人 Dr. Pat Hanrahan, Dr. Chris Stotle, Christian Chabot 于2003年成立的,這是一款交互式數(shù)據(jù)可視化軟件,它的本質(zhì)其實也是Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖。
          Tableau也是很好的延續(xù)了Excel,只需要簡單地拖拽,就能很快地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類匯總,然后拖拽實現(xiàn)各種圖形的繪制,并且可以實現(xiàn)不同圖表之間的聯(lián)合。
          Tableau同時支持?jǐn)?shù)百種數(shù)據(jù)連接器,包括在線分析處理(OLAP)和大數(shù)據(jù)(例如NoSQL,Hadoop)以及云數(shù)據(jù),至少現(xiàn)在你能學(xué)到的數(shù)據(jù)庫軟件,Tableau基本都能夠?qū)崿F(xiàn)與其數(shù)據(jù)之間的互動。

          2.2 Power BI

          Power-BI是一款(BI)商業(yè)智能軟件,于2014年發(fā)布,旨在為用戶提供交互式的可視化和商業(yè)智能,簡單的數(shù)據(jù)共享,數(shù)據(jù)評估和可擴(kuò)展的儀表板等功能。。
          大家可能都知道,Power BI以前是一款Excel插件,依附于Excel,比如Power Query,PowerPrivot, Power View和Power Map等,這些插件讓Excel如同裝上了翅膀,瞬間高大上,慢慢地就發(fā)展成為現(xiàn)在的Power BI數(shù)據(jù)可視化工具。
          Power BI 簡單且快速,能夠從 Excel電子表格或本地數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建圖表。同時Power BI也是可靠的、企業(yè)級的,可進(jìn)行豐富的建模和實時分析,及自定義開發(fā)。因此它既是你的個人報表和可視化工具,還可用項目、部門或整個企業(yè)背后的分析和決策引擎。Power BI的分析功能很強大,它的PowerPivot 和DAX語言,讓我們能夠編寫類似Excel中的公式,來進(jìn)行復(fù)雜的高級分析。
          同時,無論你的數(shù)據(jù)是簡單的 Excel電子表格,還是基于云和本地混合數(shù)據(jù)倉庫的集合, Power BI都可以讓你輕松地連接到數(shù)據(jù)源,直觀看到或發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值,與任何所希望的人進(jìn)行共享。
          最后我們簡單說說Power BI的組成部分,大家可以自行下去查看學(xué)習(xí)。
          Power BI 包含 Windows 桌面應(yīng)用程序(稱為 Power BI Desktop )、聯(lián)機(jī) SaaS (軟件即服務(wù))服務(wù)(稱為 Power BI 服 務(wù)),及移動 Power BI 應(yīng) 用(可在 Windows 手機(jī)和平板電腦及 iOS 和 Android 設(shè)備上使用)。
          PowerBI有三個用于不同場景的組件:PowerQuery(數(shù)據(jù)處理組件),PowerPivot(輕量級建模組件),PowerBI Desktop(獨立數(shù)據(jù)可視化程序)。

          2.3 finereport

          帆軟是業(yè)內(nèi)做報表比較久的一家公司,使用類excel風(fēng)格的界面,可添加圖表和數(shù)據(jù)源,也可實現(xiàn)大屏效果。
          其實它的類Excel風(fēng)格界面,應(yīng)該是它區(qū)別于Tableau工具的一個很重要的點。FineReport 通過直接連接到各種數(shù)據(jù)庫,就能方便快捷地自定義各種樣式,從而制作周報、月報和季報、年報。
          用過FineReport 的朋友,還會有另外一種體會,它的圖形效果比Tableau要酷炫的多,操作起來同樣也是那樣的方便。
          另外,F(xiàn)ineReport 的個人版本是完全免費的,并且所有功能都是開放的,大家趕緊下去試試吧。

          3. Python  & R

          其實不管是Excel,還是介紹的三款BI工具,它們都是為了執(zhí)行特定功能,而設(shè)計出來的。如果說某一天,既定功能不能很好,或者說不能滿足你的需求,那么應(yīng)該怎么辦呢?
          這就需要我們了解,并學(xué)習(xí)一點編程語言了,最大的優(yōu)勢就在于:它非常強大和靈活。不管是R或者 Python,都有很多包供我們調(diào)用,同時也可以自定義函數(shù),實現(xiàn)我們的某些需求。

          3.1 簡介

          3.2 其他對比

          ① python與R相比速度要快。
          ② python的工程化應(yīng)用強于R,可移植性更強。
          ③ python的應(yīng)用場景大于R,仿佛R可以做的,Python基本可以,它不擅長的,Python也可以。
          ④ 如果是統(tǒng)計理論研究、前沿科學(xué)研究,R比python更勝一籌。R的使用人群主要是一些高校、醫(yī)藥的統(tǒng)計學(xué)家,這就是為什么大學(xué)老師都用R的原因。




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