數(shù)據(jù)分析工具類軟件,好用的有哪些?
這類軟件主要用于更專業(yè)的數(shù)據(jù)分析挖掘工作,尤其是在銀行、金融、保險(xiǎn)業(yè)。
SPSS、SAS都是用于統(tǒng)計(jì)分析,圍繞統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的一些基本應(yīng)用,包括描述統(tǒng)計(jì),方差分析,因子分析,主成分分析,基本的回歸,分布的檢驗(yàn)等等。SPSS用于市場(chǎng)研究較多,SAS銀行金融和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)較多,有一些難度。
R語(yǔ)言像是綜合性較強(qiáng)的一類數(shù)據(jù)分析工具,集統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化。
展開(kāi)來(lái),講講數(shù)據(jù)分析~
這些數(shù)據(jù)分析工具的使用還是看需求,每個(gè)企業(yè)應(yīng)用的選擇和方式都不同。數(shù)據(jù)分析的概念很廣,站在IT的角度,實(shí)際應(yīng)用中可以把數(shù)據(jù)分析工具分成兩個(gè)維度:
第一維度:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層——數(shù)據(jù)報(bào)表層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)展現(xiàn)層
第二維度:用戶級(jí)——部門級(jí)——企業(yè)級(jí)——BI級(jí)
1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的概念和數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言,這方面不一定要深鉆研,但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式,數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。SQL查詢語(yǔ)言必不可少,精通最好。可從常用的selece查詢,update修改,delete刪除,insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。
Access2003、Access07等,這是最基本的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù),經(jīng)常用于個(gè)人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ);MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),這個(gè)對(duì)于部門級(jí)或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用是必要的,這個(gè)時(shí)候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)結(jié)構(gòu)和SQL語(yǔ)言的數(shù)據(jù)查詢能力;
SQL Server2005或更高版本,對(duì)中小企業(yè),一些大型企業(yè)也可以采用SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù),其實(shí)這個(gè)時(shí)候本身除了數(shù)據(jù)存儲(chǔ),也包括了數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)分析了,甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了;
DB2,Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)都是大型數(shù)據(jù)庫(kù),主要是企業(yè)級(jí),特別是大型企業(yè)或者對(duì)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)需求的就是必須的了,一般大型數(shù)據(jù)庫(kù)公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺(tái);
BI級(jí)別,實(shí)際上這個(gè)不是數(shù)據(jù)庫(kù),而是建立在前面數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上的,企業(yè)級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。Data Warehouse,建立在DW機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本上都是商業(yè)智能平臺(tái),整合了各種數(shù)據(jù)分析,報(bào)表、分析和展現(xiàn),BI級(jí)別的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)合BI產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢(shì)。
2、報(bào)表/BI層
企業(yè)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)需要讀取,需要展現(xiàn),報(bào)表工具是最普遍應(yīng)用的工具,尤其是在國(guó)內(nèi)。過(guò)去傳統(tǒng)報(bào)表大多解決的是展現(xiàn)問(wèn)題,如今像帆軟報(bào)表FineReport也會(huì)和其他應(yīng)用交叉,做數(shù)據(jù)分析報(bào)表,通過(guò)接口開(kāi)放功能、填報(bào)、決策報(bào)表功能,能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出,涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。
Tableau、Qlikview、FineBI這類BI工具,可分在報(bào)表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層,涵蓋了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。FineBI和Tableau同屬于近年來(lái)非常棒的軟件,可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件,可常用FineBI從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對(duì)而言,可視化Tableau更優(yōu),但FineBI又有另一種身份——商業(yè)智能,所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。
3、數(shù)據(jù)分析層
這個(gè)層其實(shí)有很多分析工具,當(dāng)然我們最常用的就是Excel。
Excel軟件,首先版本越高越好用這是肯定的;當(dāng)然對(duì)excel來(lái)講很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常強(qiáng)大,甚至可以完成所有的統(tǒng)計(jì)分析工作!但是我也常說(shuō),有能力把Excel玩成統(tǒng)計(jì)工具不如專門學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)軟件;
SPSS軟件:當(dāng)前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開(kāi)始Dos環(huán)境下編程分析,到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出SPSS社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包的變化,從重視醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開(kāi)始越來(lái)越重視商業(yè)分析,現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測(cè)分析軟件;
SAS軟件:SAS相對(duì)SPSS其實(shí)功能更強(qiáng)大,SAS是平臺(tái)化的,EM挖掘模塊平臺(tái)整合,相對(duì)來(lái)講,SAS比較難學(xué)些,但如果掌握了SAS會(huì)更有價(jià)值,比如離散選擇模型,抽樣問(wèn)題,正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等還是SAS比較好用,另外,SAS的學(xué)習(xí)材料比較多,也公開(kāi),會(huì)有收獲的!
JMP分析:SAS的一個(gè)分析分支
XLstat:Excel的插件,可以完成大部分SPSS統(tǒng)計(jì)分析功能
pyhton:最近一直比較火
其實(shí),想要快速學(xué)會(huì)python,除去一些基礎(chǔ)的理論知識(shí)外,最重要的就是項(xiàng)目!項(xiàng)目!項(xiàng)目!
但是python項(xiàng)目的案例又不太好找,要有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)源什么的,所以需要現(xiàn)成的一些教程。
4、表現(xiàn)層
表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化,以上每種工具都幾乎提供了一點(diǎn)展現(xiàn)功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過(guò)。其實(shí),近年來(lái)Excel的可視化越來(lái)越棒,配上一些插件,使用感更佳。
PPT:辦公常用,用來(lái)寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告;
Xmind&百度腦圖:梳理流程,幫助思考分析,展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的層次;
Xcelsius軟件:Dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報(bào)表工具,可以直接讀取數(shù)據(jù)庫(kù),在Excel里建模,互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn),最大特色還是可以在PPT中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)報(bào)表。
最后,需要說(shuō)明的是,這樣的分類并不是區(qū)分軟件,只是想說(shuō)明軟件的應(yīng)用。有時(shí)候我們把數(shù)據(jù)庫(kù)就用來(lái)進(jìn)行報(bào)表分析,有時(shí)候報(bào)表就是分析,有時(shí)候分析就是展現(xiàn);當(dāng)然有時(shí)候展現(xiàn)就是分析,分析也是報(bào)表,報(bào)表就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)了!
來(lái)源:知乎
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