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數據分析軟件工具有哪些

數據分析數據分析軟件

作者: 數環通發布時間: 2023-08-14 20:38:00

目前,數據分析對各行各業來說都必不可少,企業能夠從更好的理解業務,從中發現業務的趨勢走向,幫助制定更有效的決策。但是,人工去匯總各個渠道的數據,然后人為的進行分析,無疑比較低效,我們需要借助工具來處理、分析以及可視化,那么數據分析都有哪些工具和技術呢?

 

1、基礎數據處理軟件

 

Excel,Power Query,這兩個都是微軟旗下的,首先Excel是最基礎的數據分析工具,沒有Excel函數以及數據處理相關知識基礎,用其他軟件還是會有些困難,很多函數的定義都是互通的,雖然具體寫法有時候不同,但是用法大同小異。Power Query是微軟開發的智能數據處理工具,可以說它彌補了Excel處理數據的短板,并且微軟還為它“配備”了專門的M函數,直接下載Power BI,里面就已經包含Power Query

 

2、數據處理與分析軟件

 

(1)Python:Python功能很多,數據分析是其中一個,它的Pandas庫,可以說是Python中的excel,用Pandas做數據分析時常搭配numpy庫和matplotlib庫進行使用,適用于批量處理數據和可視化

 

(2)R軟件:R是一種開源的統計軟件,是統計學在各個領域運用的較為廣泛的軟件,在統計學和各領域結合研究中,經常會看到R軟件的身影;BI畫圖效率更高,R也是免費軟件

 

(3)matlab:matlab在進行矩陣運算時非常有優勢,總體來說它更加側重于是一款數學軟件,建模運算也很強

 

(4)SPSS和SAS:專業的統計分析軟件,適用于多種統計分析方法。SPSS實現統計建模與分析不需要編程,這一點也是它的優勢,像一些因子分析,方差分析,聚類分析等等,用SPSS會相對便捷一些,SPSS主要是SPSS系列的SPSS Statistics軟件,側重于做統計分析;現在IBM公司的SPSS系列還有一個SPSS Modeler 軟件,主要做數據挖掘、機器學習建模的,側重于做算法建模;同樣它也是圖形化操作界面,較其他機器學習軟件(比如Python)的優勢是不用編程,這點很友好

 

(5)SQL:數據分析崗位必備,SQL是結構化查詢語言,基于數據庫的語言。不同公司用的數據庫不一樣,SQL語句也不同,但是底層邏輯是相同的。比較多的是Oracle、MySQL、SQL Server,開發環境用Navicat和SQLyog多一些

 

(6)Eviews和Stata,專業統計軟件,做時間序列灰常不錯,并且操作很簡便,建立時間序列預測模型和回歸模型主要使用軟件

 

 

 

3、可視化軟件

 

(1)Tableau,圖片色彩相當棒,畢竟他的創始人之一是皮克斯工作室創始人之一(獲得過奧斯卡視覺獎那種),Tableau做數據地圖超級方便,圖表設計速度快,便于做Dashboard,目前很多公司都在用,不過是收費的,價格不便宜,個人版也不是免費的

 

(2)Power BI,微軟旗下的BI軟件,功能與Tableau大同小異,最小設計顆粒度為Dashboard(Tableau最小顆粒度為工作表),個人版是免費的,而且它以DAX語言作為支撐,度量值用起來可是真香,從看板建立來說,用Power BI比較順手,但是有一說一,PowerBI的圖表色彩實在比不過Tableau

 

這些工具是常用的數據分析工具,當然實際工作中運用到的工具遠不止這些,可根據項目需求和個人喜好可以選擇不同的工具進行數據分析。

 

數據是企業競爭力最重要的要素之一,數環通iPaaS數據連接器,能夠將存在企業的各種數據流通起來,打破數據壁壘,數環通基于云原生基座,通過預置連接器、可視化流程編排和API治理等能力,將企業內外部不同的業務、活動、應用、數據、API、設備連接起來,實現各個系統間的業務銜接、數據流轉、資源整合,高效實現企業上下游、內外網應用系統的數據互通,從而實現企業流程自動化,助力企業敏捷創新發展和數字化轉型升級。

 

目前,數環通已對接打通釘釘、金蝶云、維格表、抖音、企業微信、CRM、巨量千川、用友等1000+應用系統,擁有超20000+指令動作,且持續周周更新。能夠快速擴展您現有系統的功能,并將各個系統串聯起來。

 

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企業可以通過數環通將內外部的數據集成,再授權數據分析軟件進行分析、可視化操作,整個流程實現自動化,無需代碼開發。

 

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