大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情,但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013,今天有这样一位朋友问我,Excel2007的数据分析工具跑哪里去了? 下面以2007为例,其实都差不多的。 数据分析工具是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 (加载项:为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。)程序。但是,要在 Excel 中使用它,您需要先进行加载
“做数据分析,不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态,但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途!”
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
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
现在,数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节,无论是财务、市场、销售还是运营,都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析,提取有用信息,对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断,以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛,笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具,看看你用过哪一类呢?
来源:https://xccelerate.co/blog/excel-vs-python-for-data-analysis
我常常会听到这样的问题,“金融分析中,为什么我要学习像python这样的编程语言,甚至使用它超过excel呢?”
作为数据分析,尤其是使用Excel作为工具的话,我们对于Excel原本内置的功能要充分的利用。Power Query和Power Pivot目前也是Excel的内置功能,除此之外针对数据分析还有专门的分析工具库和规划求解加载项。
如果看不到此选项,则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ,然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来, 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项,然后单击“ 确定” 按钮。然后,您将能够访问数据分析工具。
今天开始跟大家分享excel数据分析库系列——抽样设计! 作为微软excel中一直以来隐藏的最深最上档次的功能组件,excel数据分析工具库需要用户手动调用并开启(还未开启的请参考小魔方历史文章),工
随着大数据信息化时代的到来,数据分析是各行各业都绕不开的一个话题,企业在发展过程中积累了大量的数据,对这些数据进行专业的分析,能够促进企业更好更精准的发展,能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。
在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元,在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了,国内发展势头很猛,而大数据相关的人才却非常地有限,在未来若干年内都会是供不应求的状况,因此程序员们,你们的春天到了!
一是以MATLAB、SPSS、Excel等为代表的具有界面化操作,且可编程辅助的软件式工具;一是以Python、R、Java等为代表的纯编程分析的程序语言式工具。
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界
私以为,数据分析行业是可以长期发展下去的,但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询,update修改,delete删除,insert插入的基本结构和读取入手。
“Excel在过去、现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具,无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门,而我却并不在其中了。”
1. 数据收集:本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理:数据的规整,按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析:使用相关工具对数据进行统计计算,得出分析结果。 4. 数据展现:数据可视化,使
在工作中,不免进行一些数据的整理分析,从而来定位问题并解决,提高工作或者业务效率。发现新的机会点,保持持续的竞争优势。那么就来研究一下如何利用合适的工具,提升数据分析的效率。
基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者,学习描述统计相关的内容和公式即可,再进一步就需要掌握统计算法,甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
入行数据分析师,从来都不是一蹴而就的。好比钓鱼,不是简单地把诱饵放上鱼钩,然后扔到水中,就可以有鱼上钓,方法、技术与工具,缺一不可。什么是举一反三,什么是学以致用,什么是融会贯通,不是靠一味地执著和花时间就可以达到的,只有由始至终,你都基于最坚实的理论与基础,系统学习技术与实操,熟练掌握各种必要工具,摸索出高效率的学习方法,你才有可能进阶成为优秀的数据分析师。别说你很努力了,现在这个世道谁不努力?关键是看你如何努力,努力在哪些地方!
数据化的趋势如今已经很显露了,几乎百分之六七十的职场人每天都在处理数据,大部分都是用Excel存储数据、处理数据、分析数据,所以造成了网上所说的有百万表哥表姐的传说。确实,现在网上的课程、文章、论坛还有各种表哥表姐群,遍地开花。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 互联网时代,都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策,确保业务精准符合用户市场需求,数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书,让你轻松掌握数据分析的三板斧:Excel、SQL、Python,打好理论知识(统计学、机器学习)的基础。 即使你是零基础的小白,也能够轻松入门,并逐步进阶,找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
“我想转行做数据分析,但是我只会用Excel,不会其他的工具,有其他的数据分析工具推荐么?“
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务,即熟悉行业、公司业务及流程,甚至有自己独到见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元,那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字,而熟悉业务的数据分析师,则看到的不仅是1000万这个数字,他还看到数字背后隐藏的信息,如1000万元是有哪几个业务收入构成,哪个业务收入占主要部分,哪个业务收入是最小占比,最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
转行,这个话题我觉得许多朋友都非常感兴趣。毕竟工作伴随着我们的一生,也是我们的主要收入来源,任谁都希望能拥有一份高薪又有前景的工作!
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期,各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
世界上最深入人心的数据分析工具,是Excel,在日本的程序员考试中,程序语言部分,是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业,很多人想转行干数据分析,但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何,动了心却不敢贸然行动。
作为一个入门级工具,Excel是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel,以下是最好的进阶路线:
📷 工欲善其事,必先利其器! 数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能,特别是要掌握软件分析工具!我曾经说过,我的学习方法,一般是先学软件开始,再去应用,再学会理论和原理,因为是老师,再去教给别人!没有软件的方法就不去学了,因为学了也不能做,除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件,前提是从新闻传播学领域的视角来讲,或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握:小数
无论我们身处哪个行业,做什么样的工作,学会数据分析无疑都能够指导我们更有针对性地解决问题,帮助我们做出更有说服力的决策。 博文菌曾经赶时髦地学习怎样使用爬虫软件去爬取一些数据,却不知道爬取到的数据要如何利用,想要进行数据分析,却不知从何入手。 直到博文菌看了一套书,才知道如何遵循正确的步骤进行数据分析,如何基于自己的分析目的利用各类分析方法和工具得出自己想要的答案。 这是哪套书呢?它就是在数据分析圈赫赫有名的“菜鸟”丛书! 上市之初便荣中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅销书品种”称号! 受到沈浩教授、张
先听我这个职场老油条给大家讲个故事吧:从传统行业业务员转成大数据分析师,你知道我这些年怎么过的吗?
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
今天跟大家分享excel数据分析工具库系列二——统计描述! 下面我用randbetween函数生成两列随机数作为演示案例数据: 然后打开数据分析——描述统计: 设置好输出区域(如有标题要勾选标题位
一个关于Excel的秘密 ▌写在前面的话: 这是小魔方公众号开通的第一天,也是小魔方推送的第一篇文章,算是破壳日吧!感谢大家关注小魔方,同时小魔方也会持续努力更新原创教程文章,让大家学到一些货真价实的office办公技巧! 好吧我就不卖关子了,直入正题吧!今天要分享的是微软公司在Excel里面到底隐藏了什么秘密! 大家在安装office软件的时候,通常都是默认安装,很少去探寻Excel背后到底隐藏了什么,一直在用着微软设定的默认的功能。但是小编今天就帮扒开Excel的外衣,让大家看看Excel究竟隐藏了什
从理论指导角度,数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法,很显然基于统计学的相对容易理解一些,而数据挖掘对高等数学要求会高一些,相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了,甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师,最重要的肯定是做菜和摆盘环节,也就是数据分析和数据可视化环节。
一、数据分析-入门篇 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》 作者:张文霖, 刘夏璐, 狄松 简介:本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技
TA说:之前我在回答里写过,数据分析师和圣骑士职业很相似,都需要“门门通”。最近,我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理,以下内容为一家之言,仅供参考。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情,既要了解业务,又要有数据意识和思维,还要懂得分析方法,熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书,迫不及待地想要分享给大家,希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系,并熟练地应用到实际业务问题的解决中! ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
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