常用資料分析工具有:spss,Sas,R,Python。對於沒有程式設計基礎的人來說,應該選擇學習掌握哪些資料分析工具比較好呢?掌握程式語言,對資料分析師來說是硬性要求嗎?
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1 # 奧威軟體大資料BI
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2 # 雲計算技術實踐
建議學R,這個語言對程式設計基礎沒有要求,使用起來類似數學軟體matlab ,除此以外,建議學學資料庫的SQL,資料庫語言對程式設計基礎同樣沒要求,對資料分析來說算是必備技能了,這是從技術上來說。
思維上同樣也很重要,推薦一本書,深入淺出資料分析,可以學習資料分析的基本思維。
時間就那麼點,分析功能也就那些,做一般的資料分析沒問題,但如果要做資料深度分析可就沒那麼簡單了。要分析功能沒分析功能,要分析圖表沒分析圖表,還經常出現數據太多處理不過來的情況。如果連企業級資料分析軟體都做不到資料深度分析,那還有什麼辦法?不,做資料深度分析並不難,只要手裡有資料視覺化工具。
打破資料孤島的資料中臺、務實高效的智慧資料分析功能、直觀易懂的視覺化圖表,有這種配置的資料視覺化工具在手,只要有資料來源,有具體分析需求,資料深度分析也就不是難事。
資料中臺,打破資料孤島現象,為資料深度分析提供堅實地基
資料中臺能夠打通多系統資料主資料與交易資料,統一資料分析口徑。而擁有統一的分析口徑後,當前端傳來資料分析指令,BI系統就能在短短數秒間完成目標資料智慧匹配、分析挖掘的整個過程。
有資料中臺的加持,即使資料分散在不同系統,也無法阻礙深度的資料分析挖掘。
智慧分析功能,分析貼近需求且只需短短數秒
智慧資料分析功能的兩大優勢分別是:1、契合分析需求、靈活分析挖掘資料;2、高效,就算資料量大,也只需幾秒。
舉個例子,當我們從一張報表中發現某組資料表現異常,這個時候只需要雙擊,立即就能鑽取到和它有關的所有資料明細、分析報表。這個時候使用者就能自行決定檢視哪些主題的資料明細、分析報表。如果你所使用的是奧威BI系列的資料視覺化工具,那麼恭喜你,你將使用的任意鑽取功能能突破資料分析模型限制,在任意報表中穿透鑽取。鑽取的內容將更加詳細全面。
在奧威BI資料視覺化工具中完成的報表,即使是在瀏覽狀態下,使用者也能根據自己的分析思維進行自助式分析,不需要IT協助,一鍵替換資料來源,一鍵修改運算模型。真正做到想分析什麼就分析什麼的效果。
視覺化圖表,將複雜資料直觀呈現,就算初次接觸也能快速洞悉資料
視覺化圖表和一般的分析圖表不同,它能將資料展現地更直觀,展現方式也更多樣,如在簡表中新增圖片,方便瀏覽者將資料與實物聯絡起來。奧威BI資料視覺化工具在基礎圖表的基礎上,開拓了數十個更適用於不同場景的視覺化圖表,如適用於展現評分情況的評分圖等。
而以上這些,對一款成熟的資料視覺化工具來說還只是基礎配置。對企業級資料視覺化分析來說完整成熟的資料分析模型是必不可少。但資料分析模型這種東西,從零開始搭建將耗費大量時間成本,無法及時為企業提供智慧資料視覺化分析服務。而奧威BI資料視覺化工具不僅有成熟可靠的資料中臺,更能提供標準化、系統化的資料分析解決方案,預設分析模型與BI報表模板,可快速投入企業大資料視覺化分析專案,為企業提供高效靈活智慧視覺化分析服務。