數據分析工具怎麽選?十大諫言你值得一看! | 社區大學終身學習網
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但是我也常說,有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體。SPSS軟體:當前版本是18,名字也改成了PASWStatistics;我從3.0開始Dos環境下程式設計分析, ...
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對於資料分析,我一直強調核心是業務,透過業務的分析邏輯影射到資料分析的處理邏輯,而數據分析工具[1]則是説明我們實現結果的手段。
但是,你說工具不重要吧,他又很重要,就像什麼樣的路選擇什麼樣的交通工具,合適的工具能幫我們更快的達到終點。對應資料分析的不同環節,也要選擇不同的工具,甚至選擇更容易上手。今天這篇文章,就是來掃盲這些數據分析工具的。
估計網路上沒有比這個更全面的了。
一、從企業資料應用架構來劃分數據分析軟體工具的使用還要看企業的需求和環境。為什麼小企業招數據分析師[2]其實就是Excel做報表,大企業找資料分析是卻是把玩高大上的Python、R?這就要看企業的資料架構。
站在IT的角度,實際應用中可以把資料工具分為兩個維度: 第一維度:資料存儲層——資料包表層——資料分析層——資料展現層 第二維度:用戶級——部門級——企業級——BI級
1、資料存儲層資料存儲涉及到資料庫的概念和資料庫語言,這方面不一定要深鑽研,畢竟有專業的DBA。但至少要理解資料的存儲方式,資料的基本結構和資料類型。SQL查詢語言必不可少,精通最好。可從常用的select查詢,update修改,delete刪除,insert插入的基本結構和讀取入手。
Access這是最基本的個人資料庫,經常用於個人或部分基本的資料存儲;MySQL資料庫,這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的,這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的資料查詢能力。SQL Server2005或更高版本,對中小企業,一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫,其實這個時候本身除了資料存儲,也包括了資料包表和資料分析了。
DB2,Oracle資料庫都是大型資料庫,主要是企業級,特別是大型企業或者對資料海量存儲需求的就是必須的了,一般大型資料庫公司都提供非常好的資料整合應用平臺。
BI級別,實際上這個不是資料庫,而是建立在前面資...
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