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商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具有哪些(行業(yè)數(shù)據(jù)分析)

2024-12-03 3:17:29
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我推薦一些常用的大數(shù)據(jù)分析工具

1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2.各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3.其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具,只需要簡(jiǎn)單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表,搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品,提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案,也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似,都主張可視化的探索性分析,有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡(jiǎn)單,可視化庫豐富??梢猿洚?dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶,也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里,很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會(huì)提到)是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫,它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts,pyecharts便誕生了,它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護(hù)的Echarts Python接口,讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具,它提供了優(yōu)雅簡(jiǎn)潔的方法來繪制各種各樣的圖形,可以高性能的可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù),幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具有哪些(行業(yè)數(shù)據(jù)分析)

1、Echarts

前面說過了,Echarts是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫,它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報(bào)道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等等,這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實(shí)現(xiàn)的。

2、D3

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式,例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

1、數(shù)據(jù)處理工具:Excel

數(shù)據(jù)分析師,在有些公司也會(huì)有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘工程師等等。他們最初級(jí)最主要的工具就是Excel。有些公司也會(huì)涉及到像Visio,Xmind、PPT等設(shè)計(jì)圖標(biāo)數(shù)據(jù)分析方面的高級(jí)技巧。數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)需要擁有較強(qiáng)綜合能力的崗位,因此,在有些互聯(lián)網(wǎng)公司仍然需要數(shù)據(jù)透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項(xiàng)目計(jì)劃導(dǎo)圖演練、PPT高級(jí)動(dòng)畫技巧等。

2、數(shù)據(jù)庫:MySQL

Excel如果能夠玩的很轉(zhuǎn),能勝任一部分?jǐn)?shù)據(jù)量不是很大的公司。但是基于Excel處理數(shù)據(jù)能力有限,如果想勝任中型的互聯(lián)網(wǎng)公司中數(shù)據(jù)分析崗位還是比較困難。因此需要學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫技術(shù),一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數(shù)據(jù)庫的基本操作;數(shù)據(jù)表的基本操作、MySQL的數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算符、MySQL函數(shù)、查詢語句、存儲(chǔ)過程與函數(shù)、觸發(fā)程序以及視圖等。比較高階的需要學(xué)習(xí)MySQL的備份和恢復(fù);熟悉完整的MySQL數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)流程。

3、數(shù)據(jù)可視化:Tableau& Echarts

如果說前面2條是數(shù)據(jù)處理的技術(shù),那么在如今“顏值為王”的現(xiàn)在,如何將數(shù)據(jù)展現(xiàn)得更好看,讓別人更愿意看,這也是一個(gè)技術(shù)活。好比公司領(lǐng)導(dǎo)讓你對(duì)某一個(gè)項(xiàng)目得研究成果做匯報(bào),那么你不可能給他看單純的數(shù)據(jù)一樣,你需要讓數(shù)據(jù)更直觀,甚至更美觀。

EXCEL MATLAB Origin等等

當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab,Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強(qiáng)大,可滿足科技工作中的許多需要,但使用這些軟件需要一定的計(jì)算機(jī)編程知識(shí)和矩陣知識(shí),并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡(jiǎn)單,只需點(diǎn)擊鼠標(biāo),選擇菜單命令就可以完成大部分工作,獲得滿意的結(jié)果。但它又比excel要強(qiáng)大些。一般日常的話可以用Excel,然后加載宏,里面有一些分析工具,不過有時(shí)需要數(shù)據(jù)庫軟件支持

數(shù)據(jù)分析工具包括多種軟件,以下是常見的幾種:

一、Excel數(shù)據(jù)分析工具。Excel是一款常用的數(shù)據(jù)處理軟件,它提供了數(shù)據(jù)透視表、圖表分析等功能,可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析和可視化展示。Excel適合處理小規(guī)模的數(shù)據(jù)集,對(duì)于大型復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)也能勝任。

二、Python數(shù)據(jù)分析工具。Python是一種強(qiáng)大的編程語言,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。Python擁有眾多的數(shù)據(jù)處理和分析庫,如pandas、numpy、scipy等,可以用于數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化等方面的工作。這些庫能夠幫助用戶輕松地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并進(jìn)行復(fù)雜的分析。

三、R語言數(shù)據(jù)分析工具。R是一種專門為統(tǒng)計(jì)分析而設(shè)計(jì)的編程語言,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。R語言擁有豐富的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化函數(shù)庫,如ggplot2、dplyr等,可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等工作。同時(shí),R語言的交互性和圖形界面也使得它易于使用和理解。

四、SQL數(shù)據(jù)庫查詢工具。SQL是用于管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)語言,也是數(shù)據(jù)分析中常用的工具之一。通過SQL查詢語句,用戶可以檢索、插入、更新和刪除數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)的查詢和分析工作。常見的SQL數(shù)據(jù)庫查詢工具有MySQL、Oracle SQL Developer等。

五、數(shù)據(jù)可視化工具。數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形化的方式呈現(xiàn)出來的過程,有助于用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。常見的數(shù)據(jù)可視化工具有Tableau、Power BI等,這些工具提供了豐富的圖表類型和可視化功能,方便用戶快速生成直觀的數(shù)據(jù)報(bào)告和圖表。

以上所述即為常見的數(shù)據(jù)分析工具,每種工具都有其特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析需求和場(chǎng)景選擇合適的工具進(jìn)行使用,可以大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。

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