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常用的市场数据分析 数据统计分析软件有哪些

数据统计

数据统计分析软件有哪些（常用的市场数据分析）
数据分析工具这么多， 应该用哪个来做分析？
这是很多人在做数据分析的时候， 经常会碰到一个问题 。 尤其是新人刚入门的时候， 看到下面的数据分析工具
Excel、sql、spss、python、tableau、powerbi、finebi、R、Hadoop、spark……
可能头都大了， 以为这些全部都要学 。
在数据分析工具的选择上， 我的建议是对症下药， 因地制宜 。

常用的市场数据分析 数据统计分析软件有哪些

文章插图

根据数据应用的不同环节来看
其实看上图就已经非常清晰了 。 每个数据分析工具都有其侧重的功能点， 在不同的数据应用场景下， 选择合适的工具， 能实现效率最大化 。
比如在数据获取时， 你可以通过SQL从数据库中提取数据， 也可以通过python爬取数据， 但你最起码要能熟练掌握SQL；
数据处理时， 如果数据量不大， 其实Excel是最方便快捷的数据处理工具， 在大数据量的情况下， SQL和python的使用更为常见；在大量不可变数据的批处理作业中， hive则最为合适；
分析建模方面， 简单的分析， Excel、BI工具已经足够， 涉及到建模时， R、SPSS这类专业的统计分析软件， 就更能发挥出优势， 毕竟建模的思维和统计学是强相关的， 当然， python也是一个不错的选择；
在做可视化时， 还是建议各位用专业的可视化工具去做， 可视化工具的细分上也有很多， 像普通的业务数据分析师和业务人员可以使用常见的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做， 报表工程师更适合选择专业的报表工具例如finereport， 开发人员还可以选择一些开源的可视化工具例如echart
3大常用工具分析
1、Excel在很多人眼里， Excel只是一个办公软件， 但实际上， 大部分人对Excel的认知还不到50% 。 Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一， 包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能， 保证人们能够按照需求进行分析 。
当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言， 不屑于使用Excel这种工具， 因为Excel不能处理大数据 。 但换个思维想想， 我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢？而且我们国家中小微型企业占了大部分， Excel足够处理绝大多数的数据分析需求 。
总结一下， 百万级以下的数据处理、分析， Excel是个不错的选择， 新人要是想学数据分析， Excel绝对是首选， 而且是必选！
2、Python不可否认的是， python在数据分析领域， 确实称得上是一个强大的语言工具 。 你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西 。 尽管入门的学习难度要高于Excel和BI， 但是作为数据科学家的必备工具， 从职业高度上讲， 它肯定是高于Excel、BI工具的 。
尤其是在统计分析和预测分析等方面， Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势 。
新人在初入门时可以先不学Python， 很多初级岗位甚至用不上Python， 但如果想在这条路上长远发展， 它一定是个逃不开的工具 。
3、BI工具BI也就是商业智能， 这类工具就是为数据分析而生的 。 你会发现BI工具的产品设计， 几乎是按照数据分析的流程来设计的 。 先是数据处理、整理清洗， 再到数据建模， 最后数据可视化， 全程围绕数据指导运营决策的思想 。 由于功能聚焦， 产品操作起来也非常简洁， 依靠拖拉拽就能完成大部分的需求， 没有编程基础的业务人员也能很快上手 。
以FineBI为例
可以通过导入数据集或者连接数据库， 获取数据
如果需要进行数据处理， 点击创建自助数据集， 在自助数据集中可以根据业务逻辑进行过滤、分组汇总、新增数据列、多表合并等数据加工操作， 从而实现数据处理、分析、建模聚类等功能， 用鼠标就可以完成数据加工操作， 不用死记硬背函数公式 。
数据处理完毕之后， 点击保存， 进入仪表板创建组件， 即可进行数据可视化分析， 可视化作为BI工具的重点功能， 里面内置了几十种可视化图表模型， 非常全面方便 。
最后， 可以输出下图类似的可视化仪表板， 用作分析结果分享、报告都很适合 。
【常用的市场数据分析 数据统计分析软件有哪些】以上的对比说明了几个软件的差别， 我想总结的是， 存在即合理 。 ExcelBI编程语言， 这些工具在应用上有交叉重叠的地方， 也有互补的地方 。 对于重叠的地方， 无论是哪种工具， 只要你能利用它解决你遇到的问题， 它就是最棒的 。

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