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統計分析工具有哪些 好用的數據分析軟件

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統計分析工具有哪些 好用的數據分析軟件

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數據分析工具這么多 ， 應該用哪個來做分析？
這是很多人在做數據分析的時候 ， 經常會碰到一個問題 。尤其是新人剛入門的時候 ， 看到下面的數據分析工具
【統計分析工具有哪些 好用的數據分析軟件】Excel、sql、spss、python、tableau、powerbi、finebi、R、Hadoop、spark……
可能頭都大了 ， 以為這些全部都要學 。
在數據分析工具的選擇上 ， 我的建議是對癥下藥 ， 因地制宜 。
根據數據應用的不同環節來看
其實看上圖就已經非常清晰了 。每個數據分析工具都有其側重的功能點 ， 在不同的數據應用場景下 ， 選擇合適的工具 ， 能實現效率最大化 。
比如在數據獲取時 ， 你可以通過SQL從數據庫中提取數據 ， 也可以通過python爬取數據 ， 但你最起碼要能熟練掌握SQL；
數據處理時 ， 如果數據量不大 ， 其實Excel是最方便快捷的數據處理工具 ， 在大數據量的情況下 ， SQL和python的使用更為常見；在大量不可變數據的批處理作業中 ， hive則最為合適；
分析建模方面 ， 簡單的分析 ， Excel、BI工具已經足夠 ， 涉及到建模時 ， R、SPSS這類專業的統計分析軟件 ， 就更能發揮出優勢 ， 畢竟建模的思維和統計學是強相關的 ， 當然 ， python也是一個不錯的選擇；
在做可視化時 ， 還是建議各位用專業的可視化工具去做 ， 可視化工具的細分上也有很多 ， 像普通的業務數據分析師和業務人員可以使用常見的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做 ， 報表工程師更適合選擇專業的報表工具例如finereport ， 開發人員還可以選擇一些開源的可視化工具例如echart
3大常用工具分析
1、Excel
在很多人眼里 ， Excel只是一個辦公軟件 ， 但實際上 ， 大部分人對Excel的認知還不到50% 。Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一 ， 包括表格制作、數據透視表、VBA等等功能 ， 保證人們能夠按照需求進行分析 。
當然也有人認為自己非常精通計算機編程語言 ， 不屑于使用Excel這種工具 ， 因為Excel不能處理大數據 。但換個思維想想 ， 我們在日常中用到的數據是否超過了大數據這個極限呢？而且我們國家中小微型企業占了大部分 ， Excel足夠處理絕大多數的數據分析需求 。
總結一下 ， 百萬級以下的數據處理、分析 ， Excel是個不錯的選擇 ， 新人要是想學數據分析 ， Excel絕對是首選 ， 而且是必選！
2、Python
不可否認的是 ， python在數據分析領域 ， 確實稱得上是一個強大的語言工具 。你可以隨心所欲地寫代碼執行你想要的東西 。盡管入門的學習難度要高于Excel和BI ， 但是作為數據科學家的必備工具 ， 從職業高度上講 ， 它肯定是高于Excel、BI工具的 。
尤其是在統計分析和預測分析等方面 ， Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢 。
新人在初入門時可以先不學Python ， 很多初級崗位甚至用不上Python ， 但如果想在這條路上長遠發展 ， 它一定是個逃不開的工具 。
3、BI工具
BI也就是商業智能 ， 這類工具就是為數據分析而生的 。你會發現BI工具的產品設計 ， 幾乎是按照數據分析的流程來設計的 。先是數據處理、整理清洗 ， 再到數據建模 ， 最后數據可視化 ， 全程圍繞數據指導運營決策的思想 。由于功能聚焦 ， 產品操作起來也非常簡潔 ， 依靠拖拉拽就能完成大部分的需求 ， 沒有編程基礎的業務人員也能很快上手 。
以FineBI為例
可以通過導入數據集或者連接數據庫 ， 獲取數據
如果需要進行數據處理 ， 點擊創建自助數據集 ， 在自助數據集中可以根據業務邏輯進行過濾、分組匯總、新增數據列、多表合并等數據加工操作 ， 從而實現數據處理、分析、建模聚類等功能 ， 用鼠標就可以完成數據加工操作 ， 不用死記硬背函數公式 。
數據處理完畢之后 ， 點擊保存 ， 進入儀表板創建組件 ， 即可進行數據可視化分析 ， 可視化作為BI工具的重點功能 ， 里面內置了幾十種可視化圖表模型 ， 非常全面方便 。
最后 ， 可以輸出下圖類似的可視化儀表板 ， 用作分析結果分享、報告都很適合 。
以上的對比說明了幾個軟件的差別 ， 我想總結的是 ， 存在即合理 。ExcelBI編程語言 ， 這些工具在應用上有交叉重疊的地方 ， 也有互補的地方 。對于重疊的地方 ， 無論是哪種工具 ， 只要你能利用它解決你遇到的問題 ， 它就是最棒的 。