vwin德赢娱乐官网数据分析领域演化 可用数据分析工具范围随之增长如果你考虑田间生涯,你就会想知道:我需要学习哪些数据分析工具?
vwin德赢娱乐官网在此文章中,我们将突出一些关键数据分析工具,你需要知道并解释原因从开源工具到商业软件, 都快速概述, 包括应用程序, 利弊和弊端更好点 清单上有好数列vwin德赢娱乐官网AI数据分析工具2024年时你位居前列
以必备水开始列表 转而使用一些广受欢迎的工具平台 由大小组织使用或决定下一步学习工具,
刚开学vwin德赢娱乐官网职业Foundry免费数据解析短程会帮助你踏上第一步
以下是数据分析工具
入网吧
开工微软Excel
Excel一目了然
- 类型工具电子表格软件
- 可用性商业
- 常用范围为 :数据争吵报告
- Pros:广用功能和插件
- 控件 :成本计算错误 处理大数据差
Excel:世界最知名电子表格软件外加计算图函数 最理想数据分析
Excel是现场主机贵重内置特征包括支流表和窗体创建工具
系统还拥有各种其他功能精简数据操作比方说CONCATENATE函数允许组合文本、数字和日期入单单元格苏密夫允许创建基于变量条件的值总计值,Excel搜索函数很容易分离特定数据
但它有局限性举个例子,它慢慢运行大数据集并趋向大数近似,导致不精确性尽管如此,它是一个重要强数据分析工具, 多插件可用后, 很容易绕过Excel缺陷从头开始十大Excel公式 所有数据分析师应该知道.
二叉ython语言
Python一目了然
- 类型工具编程语言
- 可用性 :开源库数以万计免费库
- 使用日期 :从数据抓取到分析和报告
- Pros:易学性高多功能性广用
- 控件 :内存密集-执行速度不象其他语言那样快
编程语言使用范围广 Python对数据分析师都必备与复杂语言不同,它注重可读性,技术领域普遍受欢迎意味着许多程序设计者已经熟悉它
Python还极多功能性vwin德赢娱乐官网资源库种类繁多,适合各种数据分析任务举例说NumPy并熊猫库大可精简高计算任务并辅助一般数据操作
库类美酒并拼接法用于从 web上抓取数据,而Matplotlib极佳数据可视化报告Python的主要缺陷是速度-它比多语言多发慢总的来说,如果你从零开始构建软件, Python的好处远大于它的缺陷你可以深入了解全向导Python.
3级R
R一目了然
- 类型工具编程语言
- 可用性 :开源
- 常用范围为 :统计分析和数据挖掘
- Pros:平台独立性、高度兼容性、多包
- 控件 :比Python慢、安全性弱和复杂学习
R像Python一样常用开源编程语言常用它创建统计/数据分析软件
R语法比Python复杂 学习曲线更陡专为处理重统计计算任务而建,极受数据可视化欢迎位像Python R并有网络免费代码,调用CRAN系统综合R归档网络提供10,000+包
综合语言系统(包括语言系统)大数据可调用C语言、C++语言和FORORAN语言代码负面上存储管理不良, 用户圈良好请求帮助, R没有专用支持团队优异R化综合开发环境矩形总是奖项
4级ypyter笔记本
ypyter笔记本一目了然
- 类型工具交互式写作软件
- 可用性 :开源
- 常用范围为 :分享代码,创建教程,介绍工作
- Pros:大显示独立语言
- 控件 :非自足性协作或强协作
ypyter笔记本开源网络应用允许创建交互文档合并直播代码、方程、可视化和描述文本
vwin德赢娱乐官网想象点像微软字文档的东西, 只多得多交互性, 并专为数据解析设计vwin德赢娱乐官网数据解析工具对展示工作大有裨益:Jupyter笔记本运行浏览器并支持40多种语言,包括Python语言和R语言并结合大数据分析工具,如Apachespark(见下文)并提供从HTML到图像、视频等各种输出
和所有工具一样,它有其局限性Jupyter Notesbook文档版本控制不良,跟踪修改不直观表示它不是开发分析工作的最佳地方(你应该使用专用IDE处理这些事务) 并不适合协作
因为它非自足性,这还意味着你必须提供额外资产(例如:库或运行时系统)向与任何人分享文档vwin德赢娱乐官网用于演示教程,它仍然是极值数据科学分析工具
5级阿帕契spark
阿帕契spark一目了然
- 类型工具数据处理框架
- 可用性 :开源
- 常用范围为 :大数据处理机学习
- Pros:快速动态易用
- 控件 :无文件管理系统僵硬用户界面
Apachespark软件框架允许数据分析员和数据科学家快速处理大数据集首次开发于2012年 设计分析非结构大数据 Spark分布多计算机计算重分析任务
其他类似框架存在(例如阿帕契hadoopspark异常快使用内存比局部内存快约100x正因如此它常用于开发数据重机学习模型.
连机器学习算法库MLLIB包括分类、回归和聚类算法等下滑点 耗用这么多内存 意味着spark计算费用昂贵并缺少文件管理系统,所以通常需要综合使用其他软件,即hadoop市
6级Google云自动ML
Google云自动模
- 类型工具机器学习平台
- 可用性 :云基商业
- 常用范围为 :自动化机学习任务
- Pros:允许有限编码经验分析师构建部署ML模型跳过多步
- 控件 :可贵大项目,缺乏一定的灵活性
谷歌云自动ML工具是2024年数据分析师和科学家的一项严肃建议2023年传染AI套接通下一年, AutomL等工具,但能自创机学习模型
Google云自动ML包含一组跨类工具,从结构化数据到语言翻译、图像和视频分类数个组织接受机器学习后,对数据分析师的需求将不断增加,数据分析师可使用AutomL工具轻而易举地实现工作自动化
7SAS系统
SAS一目了然
- 类型工具统计软件套件
- 可用性 :商业
- 常用范围为 :商业智能多变和预测分析
- Pros:易获取性、面向企业、良好的用户支持
- 控件 :高成本低图形表达
SAS(即统计分析系统)是一个广受欢迎的商业情报和数据分析工具套件SAS学院于1960年代开发并自那以来演化现今它主要用于客户剖析报告、数据挖掘和预测建模软件为企业市场创建,通常更强健多功能性强大组织更容易使用这是因为他们往往拥有不同水平内部编程知识
作为一种商业产品 SAS带高价标签代价随波逐流定期根据客户需求添加新模块Python库虽然比说少,但高度集中举例说,它提供模块供具体使用,如反洗钱和分析物联网
八点八分微软电源BI
PowerBI一目了然
- 类型工具商业解析套房
- 可用性 :商业软件(免费版提供)
- 常用范围为 :从数据可视化到预测解析
- Pros:大数据连通性 定期更新 高可视化
- 控件 :unky用户界面、硬公式、数据限值(自由版)。
vwin德赢娱乐官网不到十年时PowerBI相对新进数据分析工具市场以Excel插件启动生活,2010年代初重新开发成单机商业数据分析工具套件PowerBI允许用户创建交互视觉报表仪表板最小学习曲线其主要销售点是它伟大的数据连通性-它无缝操作Excel(你期望,微软产品),但也包括文本文件、SQL服务器和云源,如Google和脸书解析
数据库还提供强数据可视化,但在其他领域有改进空间。vwin德赢娱乐官网举例说,它有相当大块用户界面、硬公式和专有语言(数据分析表达式或DAX)不易使用提供多项订阅服务,包括免费订阅ibjective版本有缺陷-主要限制为低数据限值(2GO约2G)
9.表au
表au一目了然
- 类型工具数据可视化工具
- 可用性 :商业
- 常用范围为 :创建数据仪表板和工作表
- Pros:大可视化、速度、交互性、移动支持
- 控件 :差版本控制 无数据预处理
求创建交互可视化和仪表板而不提供广度编码知识,表au是最佳商业数据分析工具之一套件处理大量数据优于许多其他BI工具,使用简单易用拥有视觉拖放接口(相对于许多其他数据分析工具的另一明确优势)。但由于它没有脚本层,表层能做的是有限度的举例说,它不是大预处理数据 或构建更复杂计算
内含调控数据函数 但这些功能并不好通常你需要用Python或R执行脚本函数但它的视觉化相当顶尖, 使它广受欢迎 尽管它的缺陷再者,它移动准备装模作样数据分析师移动性可能并不是你的优先级,你可以更多了解表au此文章.
10号南美市
KNIME一目了然
- 类型工具数据集成平台
- 可用性 :开源
- 常用范围为 :数据挖掘机学习
- Pros:开源平台对视觉驱动编程大有帮助
- 控件 :缺少可缩放性,某些功能需要技术知识
信息矿工Konstanz信息网-开放源码云集成平台开发于2004年,由德国康斯坦兹大学软件工程师开发KNIME虽然先为制药行业创建,但强力从多源积存数据并存到单系统已驱动其在其他地区应用其中包括客户分析、商业智能和机器学习
主画(除自由外)可用性拖放图形用户界面使视觉编程理想化表示用户不需要多技术知识来创建数据流vwin德赢娱乐官网虽然它声称支持全方位数据分析任务,但现实中它的力量在于数据挖掘用户会从Python和R知识中得益KNIME开源性强灵活易行并适合组织需求-免重成本这使得它受小商行欢迎,小商行预算有限
现在,我们已经检查出所有数据分析工具, 让我们看看如何选择正确工具满足业务需求
11号流水线
- 类型工具Python库建设 web应用
- 可用性 :开源
- 常用范围为 :创建交互数据可视化和仪表板
- Pros:易用性,可创建各种图表和地图,可应用成 weba
- 控件 :非强力BI或Ca
vwin德赢娱乐官网先前我们提到Python本身为工具并介绍几家库,但Streamlit绝对是一个数据分析工具 2024年观察并考虑使用自己的工具
Streamlit基本是一个开源Python库,用于为数据科学和机器学习项目建设交互分享网络应用是一个相当新工具块, 但它已经得到了数据专业人士的注意 以轻而易举地创建可视化
如何选择数据分析工具
好 数据准备启动 并寻找完美工具分析如何找对组织
vwin德赢娱乐官网第一,考虑没有单数据解析工具 解决所有数据解析问题查看此列表时,您可查看一工具满足大部分需求,但需要使用二类工具处理小进程
第二,考虑贵组织的业务需求并找出需要使用数据分析工具的确切对象数据分析员或科学家、非技术用户需要交互直觉接口或两者兼用吗?多工具列表面向两种用户
第三,考虑工具数据建模能力工具有这些功能吗 或SQL或另一工具在分析前执行数据建模
第四-最后-考虑物价和许可的实际方面部分选项完全免费或有一些自用特征(但需要全产品许可)。一些数据分析工具将订阅或许可提供在这种情况下,你可能需要考虑用户数或-或-或-或逐项目搜索-潜在订阅长度
下一步步骤
文章中探索了一些最常用数据分析工具关键东西取走 并没有任何工具好数据分析师对各种语言和软件有广博知识
vwin德赢娱乐官网职业Foundry自己的数据专家Tom Gadsby解释哪些数据分析工具最适合下列短视频中的具体过程:
if you find a工具列表你不知道 何不多研究闲置开源数据分析工具
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数据分析工具FAQ
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SQL数据分析工具
对SQL是一种专用编程语言,用于关系数据库数据管理查询数据分析师使用SQL从数据库提取和分析数据,然后用数据库生成洞察力和报告
哪个工具最能分析数据
取决于你对资料和上下文想做什么最受欢迎多功能工具中有一些包含在本文章中,即Python、SQL、MSExcel和Caau