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一般數據分析師常用的四種數據分析工具有哪些?


  眾所周知,大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。它的含義十分廣泛,并龐大復雜,需要有專門設計的硬件和軟件工具來進行數據處理。那么作為移民數據分析師,在工作時最常用的數據分析工具都是什么呢?

一般數據分析師常用的四種數據分析工具有哪些?

  1、數據處理工具:Excel

  數據分析師,在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio,Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位,因此,在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

  在Excel,需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用,特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真,掌握數據主動權,全面掌控數據;Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值,輕松整合海量數據:各種圖表類型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果,讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的,需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。

  2、數據庫:MySQL

  Excel如果能夠玩的很轉,能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基于Excel處理數據能力有限,如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會數據庫技術,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數據庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

  3、數據可視化:Tableau & Echarts

  如果說前面2條是數據處理的技術,那么在如今“顏值為王”的現在,如何將數據展現得更好看,讓別人更愿意看,這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報,那么你不可能給他看單純的數據一樣,你需要讓數據更直觀,甚至更美觀

  如何理解數據可視化?像我們以前上學的時候學過的柱狀圖,餅狀圖,也是數據可視化的一種。只是在現在,簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。

  Echarts是開源的,代碼可以自己改,種類也非常豐富,這里不多做介紹,可以去創建一個工作區了解下。

  4、大數據分析:SPSS & Python& HiveSQL 等

  很多人都認為Excel是輕數據處理工具,但如果說Excel是“輕數據處理工具”,Mysql是“中型數據處理工具”那么,大數據分析,涉及的面就非常廣泛,技術點涉及的也比較多。這也就是為什么目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因。

  大數據分析需要處理海量的數據,這對于數據分析師的工作能力要求就比較高,一般來說,大數據分析師需要會

  (1)會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。

  (2)會一些SPSS modeler基礎應用,這部分技能對應數據建模分析師

  (3)何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作;會使用R語言數據可視化操作,讓學員學會如何用R語言作圖,如條形圖、折線圖和組合圖等等;是R語言數據挖掘,本部分數據挖掘工程師

  (4)用Python來編寫網絡爬蟲程序,從頁面中抓取數據的多種方法,提取緩存中的數據,使用多個線程和進程來進行并發抓取等。

  一般數據分析師常用的四種數據分析工具是什么?對于這個問題就介紹到這里了,如果你想要了解更多可點http://www.483513.live/zhiye/cda/327.html或關注萬古網校。

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