“数据分析” 可谓是当今社会一个超级火爆的岗位 , 不论是科班的 , 还是非科班的 , 都想从事这个行业 , 毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛 。
“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向 , 不管你是从事哪个方向 , 都对技能有一定的要求 。业务方向 , 像数据运营、商业分析、产品经理等 , 对技术的要求相对来说低一点 , 编程工具你只要会用即可(肯定是越精通越好) 。技术方向 , 像数据算法工程师、数据挖掘工程师等 , 对技术的要求就很高了 , 必须要有很好的编程能力 。
工欲善其事必先利其器 , 说起数据分析工具 , 大家都会感觉很迷茫 , 有这么多数据分析工具 , 我应该学习哪个工具 , 它们之间的区别到底是什么?
今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下 , 作为一名数据分析师 , 应该学习哪些工具呢?
一、Excel工具
![数据分析软件工具有哪些 数据分析软件哪个最好用](http://img.zhejianglong.com/230225/130423F20-0.jpg)
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说起用什么做数据分析 , 很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具 , 它们就像数据分析路上的拦路虎一样 , 让人踟蹰不前 。
其实 , 在众多的数据分析工具中 , Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具 。Excel的功能十分强大 , 它不仅提供了众多的数据处理功能 , 像Excel函数能够帮助我们做数据整理 , 数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析 , 形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律 , 同时Excel还有很专业的数据分析工具库 , 包括描述性统计分析、相关系数分析等 。
Excel对于转行数据分析的小白来说 , 应该是最友好的 。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿 , 但是你学会了Excel , 是完全可以找到一份“数据”相关的工作的 , 只有踏进数据领域 , 你才有可能从事其它更多的数据岗位 。
二、BI工具BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的 , 也是专门用于数据分析的工具 。仔细观察这些工具后 , 它们的基本流程是:【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】 。
关于BI工具 , 其实有很多你估计已经用到过 , 比如说Tableau、Power BI , 还有帆软FineBI等 。今天我们就分别带着大家来盘点一下 , 这三款工具 。
1、Tableau
![数据分析软件工具有哪些 数据分析软件哪个最好用](http://img.zhejianglong.com/230225/130423C55-1.png)
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Tableau是一款交互式数据可视化软件 , 它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图 。
Tableau也是很好的延续了Excel , 只需要简单地拖拽 , 就能很快地实现数据的分类汇总 , 然后拖拽实现各种图形的绘制 , 并且可以实现不同图表之间的联合 。
Tableau同时支持数百种数据连接器 , 包括在线分析处理(OLAP)和大数据(例如NoSQL , Hadoop)以及云数据 , 至少现在你能学到的数据库软件 , Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动 。
2、Power BI
![数据分析软件工具有哪些 数据分析软件哪个最好用](http://img.zhejianglong.com/230225/1304236157-2.jpg)
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Power-BI是一款(BI)商业智能软件 , 于2014年发布 , 旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能 , 简单的数据共享 , 数据评估和可扩展的仪表板等功能 。。
大家可能都知道 , Power BI以前是一款Excel插件 , 依附于Excel , 比如Power Query , PowerPrivot, Power View和Power Map等 , 这些插件让Excel如同装上了翅膀 , 瞬间高大上 , 慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具 。
Power BI 简单且快速 , 能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表 。同时Power BI也是可靠的、企业级的 , 可进行丰富的建模和实时分析 , 及自定义开发 。因此它既是你的个人报表和可视化工具 , 还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎 。
同时 , 无论你的数据是简单的 Excel电子表格 , 还是基于云和本地混合数据仓库的集合 , Power BI都可以让你轻松地连接到数据源 , 直观看到或发现数据的价值 , 与任何所希望的人进行共享 。
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