数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。下面就让小编为大家介绍数据分析好用的软件工具。
数据分析好用的软件工具
数据分析好用的软件工具
1,Python
Python是免费开源的软件,适合于数据分析,机器学习,深度学习。Python还能网站开发,爬虫等等,Python除了不能生孩子,其它都能干。我们暂且理解为:Python是万能的。Python的开发IDE有很多,像sublime text,PyCharm,VSCode,ipython等等,开发工具实在是太多了,都让人产生选择恐惧症了,其实都一样,本人推荐PyCharm,毕竟jetbrains全家桶里面的工具都灰常好用。
2,Excel
Excel,这个很不起眼的,又是最常用的数据分析工具,算是使用范围最广的数据分析工具了。这个工具通常会被那些会写几行low bi 代码的“伪程序员所鄙视”。实际上,只要会用鼠标,哪怕你只是个初中生,也能进行简单的对列求和,平均数,这些生活中很常见的数据分析指标了。Excel可以常规的数据图标、可视化功能,处理150万条以内数据没问题。
3,SPSS
SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上,它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上,它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。SPSS做类似于因子分析,回归分析等等的统计分析不错,很方便,鼠标点击,就能得到详细报表。
4,PowerBi
BI(商业智能)和图表的区别在于BI擅长交互和报表,更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作,推动全部门的数据意识,另外降低其他部门的数据需求(万恶的导数据)。BI市面上的产品很多,基本都是建立仪表盘Dashboard,通过维度的联动和钻取,获得可视化的分析。最后需要学习可视化和信息图的制作。
5,Matlab
Matlab这个工具学习工科,数学专业的同学肯定再熟悉不过了。参加大学生数学建模竞赛的话,很多人就是使用的这个工具。MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外,MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言(包括C、C++、Java、Python和FORTRAN)编写的程序。尽管MATLAB主要用于数值运算,但利用为数众多的附加工具箱(Toolbox)它也适合不同领域的应用,例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有一个配套软件包Simulink,提供一个可视化开发环境,常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。
6,R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言开发IDE通常使用的是Rstudio,社区版免费,通常够用了。
7,SQL
这里的SQL不是单指mysql或者oracle,亦或者hive等,而是指标准SQL查询语言。数据库可以存储大量的数据,通过SQL可以进行复杂的数据关联查询,比如几张表之间的关联信息。写好SQL,也能高效的挖掘出数据之间的关系,做出最有商业价值的数据分析报表。
数据分析集中和提取隐藏在大量看似杂乱无章的数据中的信息,从而找出研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可以帮助人们做出判断,以便采取适当的行动。数据分析是一个有组织、有目的地收集和分析数据,使其成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。以上就是小编为大家分享的数据分析好用的软件工具。
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