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数据可视化分析工具有哪些?
2022-04-06 17:04:59


很多小伙伴渐渐看到了企业对于数据分析人才的渴求,纷纷将目光投入到数据分析行业中来。可当他们真做好计划,着手学习使用数据分析工具时,又会遇到新的疑惑:这么多数据分析工具,我究竟该选哪一个?

为了给大家一个清晰的解答,我们今天为大家介绍时下比较实用的5款工具,希望能对正在学习数据分析的小伙伴有所帮助~

数据可视化分析工具有哪些?


1、为什么要做数据分析?

在分享之前,我们先来聊聊,为什么我们要做数据分析?

紧跟时代的步伐,追随互联网企业的配置,对于很多企业来说,无疑是最好的风向标。比如,之前手机界的一霸——诺基亚,曾独领风骚好几年,然而,当安卓系统、iOS系统这样的互联网手机配置出现时,诺基亚拒绝新事物,坚持用塞班系统,所以,它很快就被时代淘汰了~

同样的,企业利用数据分析技术,为企业做决策,辅助提升工作无疑是非常重要的。

但是,也千万不要夸大数据分析的功劳。尤其是一些中小型的企业,没必要非配置一个数据分析团队,来为企业做决策建议。这样无论是在人力、物力成本上,都是一种损失。

2、数据分析的流程是什么?

那么,数据分析的流程是什么样的呢?一张图,带你了解全貌~

数据可视化分析工具有哪些?


3、数据分析工具介绍

对于大多数企业来说,数据分析师们主要会用到的分析技能为:数据分析+数据可视化2种技能。那么,与之对应好用的数据分析工具有哪些呢?

1)Excel

我们都知道,Excel是一款学习起来相对较为容易,并且功能强大的统计类软件,主要用途是处理分析数据,将散乱的数据加工成我们需要的内容。此外,它不仅仅是一个存储数据的容器,用户还可以借助其强大的函数、透视表、可视化、VBA等功能帮助其完成大量的数据分析工作。

那么,对于数据分析从业者来说,我们首先应该掌握些什么呢?笔者以为,我们可以从以下几个类目来掌握:

统计函数:包括COUNT、COUNTA、COUNTBLANK、COUNTIFS、SUM、SUMIFS、AVERAGE、AVERAGEIFS、MAX、DMAX、MIN、DMIN、MEDIAN、SUMPRODUCT、VAR.S、SKEW、NORM.DIST等;

字符串函数:包括LEN、LENB、LEFT、RIGHT、MID、UPPER、LOWER、FIND、SEARCH、SUBSTITUTE、REPLACE、CONCATENATE、EXACT、TRIM等;

数值函数:包括RAND、RANDBETWEEN、ABS、MOD、POWER、PRODUCT、CEILING、FLOOR、ROUND、ROUNDUP、ROUNDDOWN等;

逻辑函数:包括AND、OR、NOT、IF、IFERROR、ISTEXT、ISNUMBER等;

日期和时间函数:包括TODAY、NOW、YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、DATE、TIME、DATEDIF等;

匹配查找函数:CHOOSE、VLOOKUP、HLOOKUP、LOOKUP、MATCH、INDEX、OFFSET、INDIRECT等。

优点:

简单易上手,内心接受程度更高更快

学习成本低,学习困难程度低

缺点:

数据整合能力差:当遇到多个来源的数据同时合并处理时,困难程度大大提升;

动态的可视化能力差:Excel可以完成基本的可视化操作。但如果遇上数据变动,就比较难处理;

数据共享能力差:尤其是经常需要共享数据的人,一定会为N份数据表格而头疼的。

2)Finebi

Finebi是国内主流的大数据分析处理工具,具有良好的可视化能力,还支持大批量数据的处理,普及率几乎占据了商业市场的2成以上。

对于数据分析师来说,尤其是打算朝着业务方向发展的数据分析师来说,这是一款不错的数据分析处理工具,值得好好学习和掌握。

优点:

可进行自助式大数据分析,新人易上手

适应国内数据市场,支持多种数据源

操作便捷,拖拽使用;

对国内商业模式比较友好;

缺点:

国际认可度低;

性能不够稳定,不满足实际环境中的测试

3)Tableau

Tableau属于国外比较主流的、专业的数据分析软件,但是在国内的普及度还是比较一般。但是,站在理性的角度来说,对于想要在国外发展的人士来说,掌握Tableau还是非常必要的。

优点:

灵活性强,专业性强,适合大厂工作的数据分析师们

数据清理、检查、联接/合并数据等功能,都非常完善

缺点:

学习成本高,难度大

只解决国内企业某些业务的能力较差

可以连接国际主流数据库,不支持国内数据库的导入

4)Python

说到Python,想必不需要我多解释了,处理量级的数据问题,就选Python。

Python作为一种跨平台的高级编程语言,拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种数据处理和分析的工具,在大数据分析中的优势非常明显。

优点:

简单易上手,比起其他编程语言,学习难度也更低;

数据分析能力非常强,还能为我们提供爬虫服务;

缺点:

不能拖拽数据,0基础学习还是需要一定的时间;

处理大数据的效率不算高;

5)Fine report

Fine report是一款强大的数据可视化工具,它内置多种可视化模版,可以做动态数据报表。同事,它还能为企业做可视化大屏,是个值得新手学习的软件。

优点:

纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身

可以直连数据库,支持多种数据库

支持报表管理、报表权限分配等多种功能

缺点:

数据量大时,不易进行搜索,虽然Fine report已经增加了目录管理搜索功能。

数据可视化分析工具有哪些?

4、转行做数据分析师 有没有好的办法或建议?

对于没有基础,大学毕业就想转行做数据分析师的同学来说,转行压力几乎是0。为什么呢?因为他们还是白纸,且书本知识都还没忘,学东西的速度和记忆力都比较好,所以学习起来基本不费什么力气。

而对于工作几年才想转行的小伙伴来说,你们可就要提前给自己做好思想准备,毕竟哪行哪业,没有什么是不费力气就能学会的。就连去外地吃饭,我们还得适应一阵子呢,更何况是学一门技术,更应该做好先苦后甜的思想准备。至于做法,我觉得,可以这么做:

1)先从事一段时间运营或者销售类相关的工作,学运营思维。对于数据分析行业来说,企业业务的运作能力(简称业务能力)是必须了解的一个门槛。通过对自己所在企业地了解,我们还需要扩展到相应的行业,对行业的一些运营技巧,或者玩法,要懂一些,这样才能在后期辅佐我们,让我们对数据有更强大的感知。

2)在工作的同时,抽时间学习数据分析类课程,还能在工作时,把自己从课堂学到的知识往业务上套,让自己的业务、数据结合能力更强。最后等学完相应的课程,自己具备了数据分析技能,再内部转岗。这种方式大概是最保守但最稳妥的了。

5、写在最后

无论你最终是否决定进入进入数据分析行业,数据分析都会是未来个人转入AI行业一个很好的跳板。如今,那些熟悉行业知识,又掌握数据分析、挖掘的能力的人,后期将拥有更多的契机和资源,为自己创造更大的财富。

另外,转行虽不易,但只要想好了,就该去行动。毕竟,只有行动了的人,才有拥抱成功的可能。


赵同学
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赵同学
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数据可视化分析工具有哪些?吗?
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我知道了

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