数据分析有哪些工具？

2024-10-27 17:20:01 浏览：1

▍数据分析有哪些工具？

数据分析必备技能

ExcelSQLPython或者R数据可视化机器学习PPT逻辑思维

下面我们一个个看下

一、Excel

说到Excel，首先想到的可能是电子表格，但是这个工具背后有更多的分析能力，如编写宏和使用VBA查找，这样的高级Excel方法在处理小数据量时更轻松、快速的分析。比如散点图可以很方便的帮助我们发现数据分布特征，Excel甚至可以做线性回归。因为Excel受数据量的影响，所以学习一门数据处理语言是非常有必要的。

二、SQL

SQL是普遍存在的行业标准数据库语言，是数据分析师需要掌握的最重要的技能。这种语言通常被认为是Excel的“终极”版本，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。

几乎每个数据分析组织都至少需要一个了解sql的人，更需要一个数据仓库团队。以前很多行业的业务逻辑全写在数据库存储过程中，那时候，只会写SQL就可以拿高薪。现在很多大数据计算引擎也都支持了SQL操作，所以你想使用大数据，那么学习SQL是第一步。

三、Python或者R

任何Excel能做的事情，R或Python都能做得更好，甚至要快10倍。和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。要成为一名真正的数据分析师，您需要超越SQL并至少掌握其中一种语言。

那么你应该学习哪一个呢?R和Python都是开源和免费的，公司招聘一般也是写明，会其中一个就可以。但是，由于Python现在有很多工具包，而且机器学习和深度学习也都和Python联系紧密，所以推荐大家优先学习Python。

四、数据可视化

为什么要掌握可视化，举个例子。

你在买水果的时候肯定关系水果是不是坏的，你一看就知道，数据也一样，你可以通过可视化很快的发现异常数据、脏数据。

同样，厨师们除了要保证菜好吃，还要把菜做的好看，这样客人们才会更加满意，原因买单。数据分析的内容再好，最后都要可视化出来，让老板能看懂，这样才能升值加薪啊！

可见，可视化能够用数据讲述一个引人注目的故事，让你的观点更易被人理解。分析师使用吸引眼球的、高质量的图表和图形，以清晰简洁的方式展示分析的发现。所以，去学习Python的Matplotlib和Seaborn吧，可以参考之前的文章讲解《数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化》。

五、机器学习

现在AI和预测分析是数据科学领域最热门的两个主题，数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了，对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。虽然并不是每个分析师都使用机器学习，但是为了在这个领域要走的更远，学习机器学习是很重要的。然而机器学习需要一定的统计学知识，需要理解算法的原理，然后才能更好的使用。可以参考文章结尾的历史文章精选。

六、PPT

数据可视化和PPT是相辅相成的。但是我们每个人基本都是程序员出身，不屑于写PPT。但是你不能拿着代码给老板汇报吧。PPT可以很好帮助你表达清楚自己的分析思路和分析结论，也帮让老板理解。但是PPT并不是直接把word粘贴过来，PPT最主要的是图，字不用太多，因为PPT是用来讲解的，不是需求文档！

关于PPT，还是要多谢，写的多了，被老板批评的多了，自然就会了……

七、逻辑思维能力

使用数据来找到问题的答案，意味着首先你要弄清楚要什么，也就是用户故事要想好。数据分析师的角色是发现并关联那些并不总是很清晰的联系。这个比以上6条都难，我遇到过有些分析师用机器学习或者深度学习跑出一些结果，最后告诉老板，结果是模型学习的，是不可解释的。我承认，比如神经网络跑出来的结果，很难解释。但是我们是数据分析师，不是算法工程师，我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系，我们要找到这部分联系，解释给老板。那么如何来培养这种能力呢？比如问自己最初的用户故事是什么，怎么来的，联系当前的业务知识，看看结果和分析需求的哪个节点能联系起来，是否能够使用起初的用户故事。经常这样思考，可以帮助你在寻找解决方案时保持清醒，而不是被一个很难解释搞蒙。

▍数据分析有哪些工具？

数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。

如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。

我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：

1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。

2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。

3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。

所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字

DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。

上图先，先看些基本图

各种数据分析好后，可以做成组合图册：

重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。

如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。但不适合我，所以我这里就不进行推荐了。

▍数据分析有哪些工具？

说到数据分析，其实很多人都用过excel做过简单的数据分析，也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷，一是分析类型不够丰富，二是数据量过多时excel不给力，三是图表的制作比较复杂。

那有没有更专业的可视化工具呢？

今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具：DataFocus。

DataFocus是一款集齐数据仓库，数据分析，数据可视化，报表系统于一身的“神器”。它的实现方式与众不同，有自己的特色，不随大众，你肯定见过很多工具都是通过拖拽来实现的，也有通过程序代码、SQL语句来实现的，但是你肯定没有见过无需任何代码、通过自然语言搜索来实现的，没错，就是跟谷歌搜索一样的搜索方式。除此之外这也是国内首个利用搜索来进行可视化分析的数据分析工具。

听到这里是不是觉得很好奇，搜索式到底是怎么样的？

创新的搜索式分析到底是什么？

别急，下面就给你展示。

搜索框内输入关键语句，系统即时返回结果，并智能适配图表，什么样的数据，最合适什么样的图表，系统会告诉你。

因为DataFocus智能搜索，并且适配图表，无需你再做其他复杂的配置，也不要任何的代码、SQL语句等等，系统全部会在后台自动处理好，而你只需要等待结果就行，简而言之，就是操作非常简单，过程非常智能，结果非常完美。

有人就会问了，那如果想要的报表很复杂呢，也能搜索出结果吗？

报表复杂，很大原因是输入的内容多了，限制条件多了，其实操作也是一样。

例如现在有一份销售数据，在同一个图表中，我既想显示销售数量的增长率，又想显示销售额的增长率，还想显示原始销售额和销售数量，那DataFocus可以实现吗？

当然可以，而且一次搜索就可以得到结果。

DataFocus其性价比高，制作简单，图表丰富且美观。支持各种本地数据文件或连接数据库，还有可以满足即席分析的直连数据功能，无论是导入数据还是数据处理都简单方便易操作且功能全面。除此之外，DataFocus不需要那么多的额外配置，也不需要任何代码，分分钟就能完成一个好看的可视化数据分析报告。

那么如何制作呢？

首先必须要了解DataFocus，只有熟悉了工具，才能更好地运用工具。DataFocus拥有30多种图表样式，分基础图形和高级图形，基本涵盖市场对图表的所有需求。