四种常见大数据分析工具

PythonExcelSQL、Tableau是平时使用较多的大数据分析工具。基础的Excel可以解决大部分的数据处理问题,Tableau在可视化部分会解决你的麻烦,SQL和Python在爬取数据、清洗数据环节非常便捷,也是现在使用最广泛的工具之二。

1、Python:着重于简化编码和提高适应性。那些希望更好地控制自己编写的代码以实现更快,更有效的数据分析的程序员正在广泛使用Python。它也用于其代码中的特殊统计技术,以使其运行更快。编程语言非常易于使用和学习。它也非常灵活,可以用来创建用户想要创建的内容。

2、Excel:Excel 分析工具只能对数据类信息进行处理。因此在使用 Excel 分析工具时要灵活地将文字、图形类信息转化为数据信息。其方法是用数字代码来代替非数值类信息。

3、SQL:比较常见的业务分析师,对SQL的掌握有一定要求,不过也不必要十分精通,只要能从数据仓库里取数、学会普通的增删减改就行了。

4、Tableau:tableau在数据分析中需要进行数据可视化,是一款数据分析的商业智能BI工具。操作简便,可视化以后的数据可以更加直观且美观的进行展示,便于沟通并传递数据价值。

以上几个工具属于数据分析中使用极为广泛的,作为数据分析师也算是比较入门级的。也是工作中运用较多的。

目前数据分析市场上的职业分工,分为两个方向,一个是开发方向,一个是业务方向。开发方向对从业者的编程能力要求很高,需要从业者将上述工具使用的得心应手,是一个偏技术的岗位;业务方向数据分析师,并不以编程为主,但确实需要利用编程实现数据分析目的。

业务方向数据分析工作对编程(Python/SQL)、数据库、数据仓库、数据预处理、统计与人工智能算法有其独特的要求,用中国古语总结一句话则为:不求甚解,但可举一反三。虽然刚入门的业务方向数据分析师不需要像数据工程师或算法工程师一样,完全掌握如何设计和开发数据库、数据仓库、数据质量控制与处理、可视化设计等关键技能,但对如何在项目中使用这些工具与技能,从而解决商业问题还是有一定要求。2、

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