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2021年最强数据分析工具盘点

数据分析工具这么多,应该用哪个来做分析?

这是很多人在做数据分析的时候,经常会碰到一个问题。尤其是新人刚入门的时候,看到下面的数据分析工具

Excel、sql、spss、python、tableau、powerbi、finebi、R、Hadoop、spark……

可能头都大了,以为这些全部都要学。

在数据分析工具的选择上,我的建议是对症下药,因地制宜。

比如在数据获取时,你可以通过SQL从数据库中提取数据,也可以通过python爬取数据,但你最起码要能熟练掌握SQL;

数据处理时,如果数据量不大,其实Excel是最方便快捷的数据处理工具,在大数据量的情况下,SQL和python的使用更为常见;在大量不可变数据的批处理作业中,hive则最为合适;

分析建模方面,简单的分析,Excel、BI工具已经足够,涉及到建模时,R、SPSS这类专业的统计分析软件,就更能发挥出优势,毕竟建模的思维和统计学是强相关的,当然,python也是一个不错的选择;

在做可视化时,还是建议各位用专业的可视化工具去做,可视化工具的细分上也有很多,像普通的业务数据分析师和业务人员可以使用常见的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做,报表工程师更适合选择专业的报表工具例如finereport,开发人员还可以选择一些开源的可视化工具例如echart

3大常用工具分析

1、Excel

在很多人眼里,Excel只是一个办公软件,但实际上,大部分人对Excel的认知还不到50%。Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一,包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能,保证人们能够按照需求进行分析。

当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言,不屑于使用Excel这种工具,因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想,我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢?而且我们国家中小微型企业占了大部分,Excel足够处理绝大多数的数据分析需求。

总结一下,百万级以下的数据处理、分析,Excel是个不错的选择,新人要是想学数据分析,Excel绝对是首选,而且是必选!

2、Python

不可否认的是,python在数据分析领域,确实称得上是一个强大的语言工具。你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI,但是作为数据科学家的必备工具,从职业高度上讲,它肯定是高于Excel、BI工具的。

尤其是在统计分析和预测分析等方面,Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

新人在初入门时可以先不学Python,很多初级岗位甚至用不上Python,但如果想在这条路上长远发展,它一定是个逃不开的工具。

3、BI工具

BI也就是商业智能,这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计,几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗,再到数据建模,最后数据可视化,全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦,产品操作起来也非常简洁,依靠拖拉拽就能完成大部分的需求,没有编程基础的业务人员也能很快上手。

2021年最强数据分析工具盘点