数据分析工具包括以下几类:
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。
2、数据库MySQL
MySQLL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性,MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言,MySQL软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。
3、数据可视化Tableau和Echarts
Tableau Desktop是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序,它能帮助生动地分析实际存在的任何结构化数据,以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告,利用Tableau简便的拖放式界面,可以自定义视图、布局、形状、颜色等等,帮助展现自己的数据视角。
ECharts简单来说是互联网开发程序过程中,后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件,具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
4、大数据分析SPSS、Python、HiveSQL等
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据,其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要,输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格式,可以转存为HTML格式和文本格式。
Python是一种计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
HiveSQL是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
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