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    數(shù)據(jù)分析軟件哪個最好用(數(shù)據(jù)分析的軟件)

    發(fā)布時間:2023-03-24 05:24:22     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 1251        問大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析軟件哪個最好用的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    數(shù)據(jù)分析軟件哪個最好用(數(shù)據(jù)分析的軟件)

    一、數(shù)據(jù)分析工具EXCEL和BI工具哪一個更好用?

    Excel作為一種初級數(shù)據(jù)分析工具,是目前最基本、最重要的數(shù)據(jù)分析工具。它可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)分析工作的需要,適合創(chuàng)建快速的一次性報告。但是隨著大數(shù)據(jù)時代到來,數(shù)據(jù)爆炸式增長,對數(shù)科資源的開發(fā)、利用提出更高要求,因此BI工具應運而生。遠光Realinsight作為一款BI工具擁有以下優(yōu)點:1、強大的數(shù)據(jù)獲取能力;2、高性能,快速處理千萬、億級數(shù)據(jù);3、數(shù)據(jù)可視化能力強大;4、分析場景復用性高;5、擁有數(shù)據(jù)權(quán)限管理功能。

    二、2019年最好的六個數(shù)據(jù)分析工具

    編者按:數(shù)據(jù)科學家是21世紀的熱門工作。工欲善其事必先利其器。數(shù)據(jù)分析工具何其多,究竟用哪樣才合適?Lewis Chou在Medium上分析了3類6種工具的特點和適用場景,看完這篇文章,相信你就可以知道了。原文標題是:Top 6 Data Analytics Tools in 2019

    說到數(shù)據(jù)分析工具,我們總是有疑問。那么多的數(shù)據(jù)分析工具,它們之間究竟有什么區(qū)別?哪個更好?我應該學習哪一個?

    盡管這是一個老生常談的話題,但它確實很重要,我一直在努力尋找這個終極問題的答案。如果你到網(wǎng)上搜索這個領(lǐng)域的相關(guān)信息的話,很難找到公正的看法。因為特定數(shù)據(jù)分析工具的評估者可能會從不同的角度出發(fā),并帶有一些個人感受。

    今天,讓我們撇開這些個人感受。我會嘗試跟大家一起客觀地談談我對市場上數(shù)據(jù)分析工具的個人看法,以供參考。

    我總共選擇了三類共6種工具。接下來我會一一進行介紹。

    Excel具備多種強大功能,比如創(chuàng)建表單,數(shù)據(jù)透視表,VBA等,Excel的系統(tǒng)如此龐大,以至于沒有任何一項分析工具可以超越它,確保了大家可以根據(jù)自己的需求分析數(shù)據(jù)。

    但是,有些人可能以為他們非常精通計算機編程語言,然后鄙視用Excel作為工具,因為Excel無法處理大數(shù)據(jù)。但是請考慮一下,我們?nèi)粘I钪惺褂玫臄?shù)據(jù)是不是超出了大數(shù)據(jù)的限制?在我看來,Excel就是一款全能型的播放器。它最適合小型數(shù)據(jù),而且通過插件還可以處理數(shù)百萬的數(shù)據(jù)。

    綜上所述,基于Excel的強大功能及其用戶規(guī)模,我認為它是必不可少的工具。如果你想學習數(shù)據(jù)分析,Excel絕對是首選。

    商業(yè)智能是為數(shù)據(jù)分析而生的,它誕生的起點很高。其目的是縮短從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)決策的時間,并利用數(shù)據(jù)來影響決策。

    Excel的產(chǎn)品目標不是這樣。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel畫課程表,制作問卷或用作計算器,甚至可以用來畫畫。如果你會VBA,還可以制作小型 游戲 。不過這些并不是真正的數(shù)據(jù)分析功能。

    但是BI工具就是專門用于數(shù)據(jù)分析的。

    以常見的BI工具(例如Power BI,F(xiàn)ineReport 和Tableau)為例。你會發(fā)現(xiàn)它們都是按照數(shù)據(jù)分析流程設計的。先是數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)清洗,然后是數(shù)據(jù)建模,最后是數(shù)據(jù)可視化,用圖表來識別問題并影響決策。

    這些是數(shù)據(jù)分析的唯一方法,并且在這個過程中存在一些員工的痛點。

    比方說,可以用BI工具來簡化重復的低附加值的數(shù)據(jù)清洗工作。

    如果數(shù)據(jù)量很大,傳統(tǒng)工具Excel是無法完成數(shù)據(jù)透視表的。

    如果我們用Excel來進行圖形顯示,會需要花費大量時間來編輯圖表,包括顏色和字體設置等瑣事。

    這些痛點是BI工具可以為我們帶來變化和價值的地方。

    現(xiàn)在,讓我們比較一下市場上的三種流行的BI工具:Power BI,F(xiàn)ineReport 和Tableau。

    1 )Tableau

    Tableau的核心本質(zhì)實際上是Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖??梢哉fTableau敏銳地意識到了Excel的這一功能。它進入BI市場較早,并延續(xù)了這一核心價值。

    從發(fā)展 歷史 和當前市場反饋的角度來看,Tableau的可視化效果更好。我不認為這是因為它的圖表有多酷,但是它的設計、顏色和用戶界面給我們一種簡單而新鮮的感覺。

    確實,這就像Tableau自己的宣傳一樣,他們投入了大量的學術(shù)精力來研究大家喜歡哪種圖表,以及如何為用戶提供操作和視覺上的終極體驗。

    此外,Tableau還增加了數(shù)據(jù)清洗功能和更智能的分析功能。這也是Tableau可以預期的產(chǎn)品開發(fā)優(yōu)勢。

    2)Power BI

    Power BI的優(yōu)勢在于其業(yè)務模型和數(shù)據(jù)分析功能。

    Power BI以前是Excel的插件,但是發(fā)展并不理想。因此它擺脫了Excel,發(fā)展成BI工具。作為后來者,Power BI每個月都有迭代更新,并且跟進的速度很快。

    Power BI當前具有三種授權(quán)方式:Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。與Tableau一樣,免費版的功能也不完整。但是給個人用幾乎已經(jīng)足夠。而且Power BI的數(shù)據(jù)分析功能強大。它的PowerPivot 和DAX語言讓我能夠以類似在Excel中編寫公式的方式來進行復雜的高級分析。

    3)FineReport應用

    FineReport之所以獨特在于它的自助服務數(shù)據(jù)分析非常適合企業(yè)用戶。只需簡單的拖放操作,你就可以使用FineReport 設計各種樣式的報告,并輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

    FineReport 可以直接連接到各種數(shù)據(jù)庫,并且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。其格式類似于Excel的界面。功能包括報告創(chuàng)建,報告權(quán)限分配,報告管理,數(shù)據(jù)輸入等。

    此外,F(xiàn)ineReport 的可視化功能也非常突出,它提供了多種儀表板模板和許多自行開發(fā)的可視插件庫。

    在價格方面,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。

    R和Python是我要討論的第三類工具。盡管像Excel和BI工具這樣的軟件已盡最大努力考慮到數(shù)據(jù)分析的大多數(shù)應用場景,但其實它們基本上都是定制化的。如果軟件沒有設計某項功能或替某功能開發(fā)按鈕,那很可能你就沒法用它們來完成工作。

    在這一點上面,編程語言是不一樣的。它非常強大和靈活。你可以編寫代碼來執(zhí)行所需的任何操作。比方說,R和Python是數(shù)據(jù)科學家必不可少的工具。從專業(yè)的角度來看,它們絕對比Excel和BI工具強大。

    那么,R和Python可以實現(xiàn)哪些Excel和BI工具難以實現(xiàn)的應用場景呢?

    1)專業(yè)統(tǒng)計分析

    就R語言而言,它最擅長的是統(tǒng)計分析,例如正態(tài)分布,使用算法對聚類進行分類和回歸分析等。這種分析就像用數(shù)據(jù)作實驗一樣。它可以幫助我們回答以下問題。

    比方說,數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布?離散情況如何?它是否在我們想要達到的統(tǒng)計可控范圍內(nèi)?不同參數(shù)對結(jié)果的影響的大小是多少?還有假設仿真分析。如果某個參數(shù)發(fā)生變化,會帶來多大影響?

    2)獨立預測分析

    比方說,我們打算預測消費者的行為。他會在我們的商店停留多長時間?他會花多少錢?我們可以找出他的個人信用情況,并根據(jù)他的在線消費記錄確定貸款金額?;蛘?,我們可以根據(jù)他在網(wǎng)頁上的瀏覽 歷史 推送不同的物品。這也涉及當前流行的機器學習和人工智能概念。

    以上比較說明了幾種軟件之間的區(qū)別。我想概括的要點的是,存在就是合理。Excel,BI工具或編程語言存在部分功能重疊,但它們也是互補的工具。每個應用的價值取決于要開發(fā)的應用的類型和當時的情況。

    在選擇數(shù)據(jù)分析工具之前,你必須首先了解自己的工作:你會不會用到我剛剛提到的應用場景?;蚩紤]一下你的職業(yè)方向:你是面向數(shù)據(jù)科學還是業(yè)務分析的。

    譯者:boxi。

    三、數(shù)據(jù)分析軟件工具有哪些

    1.Excel

    Excel不用多介紹,職場人都知道的國民辦公軟件。處理數(shù)據(jù)的功能簡單又強大,所以能一直經(jīng)久不衰。日常中需要數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)計算、可視化展現(xiàn),也都能通過這款工具實現(xiàn)。

    當然,應付日常生活中微量的數(shù)據(jù)Excel足夠了,但如果要處理大數(shù)據(jù)就應付不過來了。新手想了解數(shù)據(jù)分析,可以先從excel入手。

    2.Python

    現(xiàn)在很多企業(yè)都在使用Python編程語言,于是有很多數(shù)據(jù)分析崗位出現(xiàn)了需要會使用Python這樣的招聘要求。Python由于語法簡單明了,從而受到非常多IT從業(yè)者的青睞,同時它也容易上手,非常適合程序員小白入門學習。

    學習完這門編程語言后,你就可以通過寫代碼來實現(xiàn)你想要的分析效果。但如果你只是想學習數(shù)據(jù)分析的思維,而不想接觸代碼,那么可以不學。

    3.SQL

    企業(yè)中的數(shù)據(jù)往往是海量的,且都存放在數(shù)據(jù)庫中。如果長期和數(shù)據(jù)庫打交道,就需要學習SQL語句來實現(xiàn)從數(shù)據(jù)庫中存取數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)了。當然如果還沒接觸到數(shù)據(jù)庫,那么也可以先不學。

    4.BI工具

    BI即商業(yè)智能,它將企業(yè)中的數(shù)據(jù)進行有效整合,經(jīng)過處理后將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)以幫助企業(yè)做出經(jīng)營決策。關(guān)于BI工具市面上有很多,今天列舉三款工具,分別是Tableau、Power BI和DataFocus。

    5.Tableau

    Tableau是一款交互式數(shù)據(jù)可視化軟件,相比其它BI工具比較不一樣的是,它會在導入數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)分為維度和度量兩類,維度就是屬性列,比如國家、地區(qū)等,度量就是數(shù)值列,比如銷售額、銷售量等。然后再將維度或度量拖拽到行或列中,即可生成各種圖表與趨勢線。

    四、數(shù)據(jù)分析軟件哪個好

    分析軟件我覺得思邁特軟件Smartbi的思邁特軟件Smartbi 還是很不錯的,思邁特軟件Smartbi在大數(shù)據(jù)審計分析中的應用重點包括跨庫查詢、高性能存儲、疑點生成、自助分析、數(shù)據(jù)報送、財務分析、專題分析、自動取證單、大屏報送等:

    1、高效的數(shù)值計算及符號計算功能,能使用戶從繁雜的數(shù)學運算分析中解脫出來,

    2、具有完備的圖形處理功能,實現(xiàn)計算結(jié)果和編程的可視化。

    3、功能豐富的應用工具箱,為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

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