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關(guān)于數(shù)據(jù)分析，有很多人都有疑問，如何啟動(dòng)數(shù)據(jù)分析？哪些工具用于數(shù)據(jù)分析？怎樣做資料分析？接下來，小編就將介紹大數(shù)據(jù)分析工具，大數(shù)據(jù)的分析工具主要有哪些的相關(guān)內(nèi)容，一起來看看吧。

明略數(shù)據(jù)

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大數(shù)據(jù)分析工具，大數(shù)據(jù)的分析工具主要有哪些大數(shù)據(jù)分析工具

1.大數(shù)據(jù)分析工具

對(duì)于數(shù)據(jù)分析，我一直強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)就是業(yè)務(wù)，它通過業(yè)務(wù)的分析邏輯把它映射到數(shù)據(jù)分析的處理邏輯，而數(shù)據(jù)分析工具正是幫助我們達(dá)到目的的手段。

然而，你說工具并不重要，他也很重要。像什么道路、選擇什么交通方式、合適的工具能讓我們更快到達(dá)終點(diǎn)。不同的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)不同，也要選擇不同的工具，甚至選擇更容易上手。

根據(jù)工具屬性和分析人員需求進(jìn)行劃分。

對(duì)于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)分析人員一般分為業(yè)務(wù)和技術(shù)兩類，他們的能力和工作內(nèi)容有很大不同，對(duì)工具的要求也各有側(cè)重。

服務(wù)或技術(shù)。

商業(yè)分析師，通常設(shè)在營(yíng)運(yùn)、市場(chǎng)、銷售等部門，取決于所服務(wù)的業(yè)務(wù)部門，包括數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，業(yè)務(wù)分析，成員分析，業(yè)務(wù)分析師等等。因?yàn)槊總€(gè)業(yè)務(wù)部門具體考慮的問題不同，分析思路和系統(tǒng)都不一樣，所以就會(huì)有這種區(qū)別。日常工作中更多的是整理業(yè)務(wù)報(bào)表，對(duì)具體業(yè)務(wù)進(jìn)行專題分析，圍繞業(yè)務(wù)增長(zhǎng)做必要的數(shù)據(jù)計(jì)量、計(jì)劃、方案等。
技術(shù)分析員，通常是IT部門，數(shù)據(jù)中心。根據(jù)工作的各個(gè)環(huán)節(jié)，可以劃分為諸如數(shù)據(jù)庫(kù)工程師、ETL工程師、爬蟲工程師、算法工程師等。對(duì)于中小企業(yè)來說，這些過程通常都是一個(gè)技術(shù)小哥。在大型企業(yè)中，通常存在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、專題分析、建模分析等多個(gè)單元來完成數(shù)據(jù)開發(fā)工作，而大型企業(yè)則有專門的數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)。之所以有這種差別，是因?yàn)閿?shù)據(jù)產(chǎn)生之后，需要一個(gè)多層復(fù)雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。一個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，需要數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)算法開發(fā)、報(bào)表設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)的組合。這樣就能把零散的小數(shù)據(jù)集中到一起，計(jì)算成通用的指標(biāo)，呈現(xiàn)出各種令人眼花繚亂的圖表。每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要相應(yīng)的技術(shù)支持和人員工作，形成不同的崗位。

每個(gè)人在尋找數(shù)據(jù)分析時(shí)，必須分清是技術(shù)還是業(yè)務(wù)，與自己的職業(yè)傾向是否相匹配。分析師需要技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)方面，因此相應(yīng)的工具將重點(diǎn)放在這些屬性上。

Excel必須使用分析類工具，熟悉透視表和公式，VBA是必需的，VBA是必需的。另外，還要學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)分析工具，SPSS作為入門比較好。
高級(jí)數(shù)據(jù)分析員的核心能力是使用分析工具，VBA的基本要求，SPSS/SAS/R/SPSS/R至少要熟練地使用其中一種，Matlab等其他分析工具也要根據(jù)情況而定。
對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師…R和Python的必要條件是編寫代碼。
對(duì)基本的數(shù)據(jù)分析師來說，代碼類工具，可以編寫SQL查詢，如果需要寫Hadoop和Hive查詢，基本上是OK。
高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)Python以外的SQL，并且用它來獲取和處理數(shù)據(jù)是非常有用的。其他編程語言肯定沒有問題。
Hadoop對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該非常熟悉，Python/Java/C++至少熟悉一門，Shell得會(huì)…總之，編程語言絕對(duì)是數(shù)據(jù)挖掘工程師最核心的能力。
完整的數(shù)據(jù)挖掘能力，熱點(diǎn)行業(yè)的實(shí)操項(xiàng)目實(shí)操，數(shù)十個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，內(nèi)容包括TableauPowerBI Python SQL HIVE Hadoop SPSS數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、訪談等。

2.大數(shù)據(jù)的分析工具主要有哪些

利用工具也依賴于企業(yè)需求和環(huán)境。為什么數(shù)據(jù)分析人員招小企業(yè)實(shí)際上是Excel做報(bào)表，大企業(yè)找數(shù)據(jù)分析就是玩弄Python,R？這取決于企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)。

根據(jù)IT的觀點(diǎn)，數(shù)據(jù)工具可以分為兩個(gè)維度：

第一級(jí)：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層——報(bào)層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)層。
第二級(jí)：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。

概念性的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)語言，這方面不需要深入鉆研，畢竟專業(yè)DBA。但至少要知道如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。SQL查詢語言是最基本和最熟練的。可從常用selece查詢、update修改、刪除delete、insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取開始。

Access這是最基本的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)，通常用于個(gè)人或部分基本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，部門級(jí)或因特網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用都需要MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，在這個(gè)時(shí)候，掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力至關(guān)重要。SQLServer2005或以后的版本，對(duì)于中小企業(yè)，一些大企業(yè)也可以采用SQLServer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)外，還包括數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)分析。

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)數(shù)據(jù)庫(kù)，特別是對(duì)大型企業(yè)或者需要大容量存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，一般大型數(shù)據(jù)庫(kù)公司提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺(tái)。

BI層，它并非真正意義上的數(shù)據(jù)庫(kù)，而是基于之前的一個(gè)企業(yè)級(jí)應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。DataWarehouse，基于DW的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本上都是一個(gè)商業(yè)智能平臺(tái)，綜合了各種數(shù)據(jù)分析、報(bào)告、分析和展示。

2、報(bào)表/BI層

企業(yè)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)需要讀寫，需要展示，報(bào)表工具是應(yīng)用最廣泛的工具，尤其在國(guó)內(nèi)。過去的傳統(tǒng)報(bào)表大多解決的是呈現(xiàn)問題，現(xiàn)在衍生出一些分析式報(bào)表工具，還會(huì)和其他應(yīng)用交叉，做數(shù)據(jù)分析報(bào)表，通過界面開放功能、填報(bào)、決策報(bào)告等功能，就能實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能的早期功能。

BI(商業(yè)智能)工具，例如Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview，涵蓋報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、可視化等多個(gè)層面。還可以連接到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建立OLAP分析模型。

3、數(shù)據(jù)分析層

實(shí)際上有很多分析工具，Excel是我們使用最多的一層。

Excel軟件，先版本越高越好，這是肯定的。在excel中，許多人只掌握了5%的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，Excel處理Excel的統(tǒng)計(jì)工具比專門學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)軟件要好得多。

SPSS軟件：當(dāng)前版本是18，名字也改為PASWStatistics；我從3.0開始進(jìn)行Dos環(huán)境中的編程分析，到現(xiàn)在版本的變化，SPSS社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包的變化，從對(duì)醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開始重視商業(yè)分析，現(xiàn)在已經(jīng)成為預(yù)測(cè)分析軟件。

SAS軟件：SAS相對(duì)SPSS而言功能更強(qiáng)，SAS是平臺(tái)化的，EM挖掘模塊平臺(tái)整合，相對(duì)來說，SAS學(xué)起來比較困難，但如果對(duì)SAS的掌握更有價(jià)值，如離散選擇模型、抽樣問題、正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等，相對(duì)來說，學(xué)習(xí)材料比較困難。

其他還有Python和R，我們稍后會(huì)詳細(xì)討論。

4、表現(xiàn)層。

執(zhí)行層也稱為數(shù)據(jù)可視化，上面的每個(gè)工具都提供了一定程度的展示功能。但說企業(yè)級(jí)最常用的還是BI，做分析，做報(bào)告。

PS：應(yīng)該指出，這個(gè)分類并非軟件的不同之處，它只是為了演示應(yīng)用軟件。有時(shí)候我們只用數(shù)據(jù)庫(kù)做報(bào)告分析，有時(shí)報(bào)告只做分析，有時(shí)只做分析，當(dāng)然，當(dāng)然，分析是報(bào)告，報(bào)表是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)！

Excel

申請(qǐng)方案：

1.一般辦公要求下的數(shù)據(jù)處理；

2.數(shù)據(jù)管理、儲(chǔ)存和中小企業(yè)(許多國(guó)有企業(yè)使用)；

3.對(duì)在校生，教師進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)(如方差分析、回歸分析)；

4.與Word、PowerPoint一起編寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告；

5.數(shù)據(jù)分析師的主要分析工具(數(shù)據(jù)分析部分提供的輔助工具)；

6.部分商業(yè)雜志、報(bào)紙圖表制作(數(shù)據(jù)可視化)；

利益：

1.容易上手；

2.豐富的學(xué)習(xí)資源；

3.Excel能做很多事情，例如建模、可視化、報(bào)表、動(dòng)態(tài)圖表；

4.在進(jìn)一步學(xué)習(xí)其他工具之前，幫助你理解許多操作的意義(例如Python,R)；

缺點(diǎn)：

1.深入學(xué)習(xí)需要掌握VBA，難度依然很大；

2.當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí)出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象；

3.對(duì)于Excel2016版，Excel數(shù)據(jù)文件本身可以容納108萬行數(shù)據(jù)，而不需要其他工具，因此不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集；

4.內(nèi)部建立的統(tǒng)計(jì)分析方法過于簡(jiǎn)單，實(shí)用價(jià)值不大；

5.與Python,R等開放源碼軟件，如Python,R語言，正版Excel需要付費(fèi)，例如我使用office365.一年要花300多美元(很值)>>。

R。

使用場(chǎng)景：通過擴(kuò)展第三方R包，R所能完成的工作幾乎覆蓋所有需要數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。為了進(jìn)行一般性的數(shù)據(jù)分析或?qū)W術(shù)數(shù)據(jù)分析，R可以做的事情包括但不限于：

1.數(shù)據(jù)的清理和整理；

2.網(wǎng)絡(luò)爬蟲；

3.直觀的數(shù)據(jù)；

4.統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)(t檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)等)；

5.統(tǒng)計(jì)建模(線性回歸、邏輯回歸、樹模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)；

6.輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告(Rmarkdown)；

Python

就像Python一樣，R語言和Python都是數(shù)據(jù)分析工具，需要編程，而R專門用來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析只是Python的一個(gè)應(yīng)用分支，Python可以用來開發(fā)網(wǎng)頁，開發(fā)游戲，進(jìn)行系統(tǒng)的后端開發(fā)，以及運(yùn)行維護(hù)。

Python目前在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域趕超了R，并且在某些方面已經(jīng)超越了R，如機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘等偏編程領(lǐng)域，但在偏統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域仍然占據(jù)優(yōu)勢(shì)。Python在數(shù)據(jù)分析方面的發(fā)展，很多地方借鑒了R語言的一些特點(diǎn)。所以，如果你現(xiàn)在還沒有開始學(xué)習(xí)，想要學(xué)習(xí)R或Python，那么就從Python開始。

不管是Python還是R，學(xué)起來都比較簡(jiǎn)單，但是如果你同時(shí)學(xué)過兩種，在很多地方都很相似，所以建議你不要同時(shí)學(xué)。在其中一個(gè)掌握了一定程度之后，再開始另一次學(xué)習(xí)。

Python該怎么辦？

1.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬行，利用Python可方便地編寫強(qiáng)大的爬蟲，捕捉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；

2.數(shù)據(jù)清洗；

3.數(shù)據(jù)建模；

4.根據(jù)業(yè)務(wù)設(shè)想和實(shí)際問題制定數(shù)據(jù)分析算法；

5.數(shù)據(jù)可視化(個(gè)人感覺不如R)；

6.高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘和分析領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘；

BI。

分析員的日常工作大部分是做報(bào)告，而數(shù)據(jù)分析員更多使用BI報(bào)表。

BI的全稱業(yè)務(wù)智能，在傳統(tǒng)企業(yè)中，它是一套解決方案。高效整合企業(yè)數(shù)據(jù)，快速生成報(bào)表，作出決策。包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，ETL,OLAP，權(quán)限控制等模塊。

BI工具主要有兩種用途。首先，使用BI生成自動(dòng)化報(bào)表，數(shù)據(jù)類工作每天都要接觸到大量的數(shù)據(jù)，對(duì)它們進(jìn)行分類和匯總，工作量非常大。BI可以自動(dòng)完成這些工作，從數(shù)據(jù)規(guī)整、建模到下載。

另外，利用BI的可視化功能，它比Excel提供了更豐富的可視化功能，操作方便，而且美觀，如果每人每天畫圖需要兩個(gè)小時(shí)，BI就會(huì)減少一半。BI是企業(yè)級(jí)應(yīng)用程序，通過它可以連接企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)報(bào)表的制作。其中包括數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)。

就BI而言，Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview等BI(商業(yè)智能)工具，涵蓋報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、可視化等多個(gè)層面。還可以與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相連接，建立OLAP分析模型。我覺得，要想快速上手?jǐn)?shù)據(jù)分析，前期養(yǎng)成數(shù)據(jù)思維，BI工具無疑是最容易上手的。以上就是大數(shù)據(jù)分析工具，大數(shù)據(jù)的分析工具主要有哪些的相關(guān)內(nèi)容，感謝您的閱讀。