對比6款數據分析熱門工具,入門入行學什麼,看完一目瞭然

“數據分析” 可謂是當今社會一個超級火爆的崗位,不論是科班的,還是非科班的,都想從事這個行業,畢竟都覺得這個行業賺錢多嘛。

“數據分析” 大致可以分爲業務和技術兩個方向,不管你是從事哪個方向,都對技能有一定的要求。業務方向,像數據運營、商業分析、產品經理等,對技術的要求相對來說低一點,編程工具你只要會用即可(肯定是越精通越好)。技術方向,像數據算法工程師、數據挖掘工程師等,對技術的要求就很高了,必須要有很好的編程能力。

工欲善其事必先利其器,說起數據分析工具,大家都會感覺很迷茫,有這麼多數據分析工具,我應該學習哪個工具,它們之間的區別到底是什麼?

今天我們從 “工具” 層面帶大家盤點一下,作爲一名數據分析師,應該學習哪些工具呢?

一、Excel工具

說起用什麼做數據分析,很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數據分析工具,它們就像數據分析路上的攔路虎一樣,讓人踟躕不前。

其實,在衆多的數據分析工具中,Excel屬於最常用、最基礎、最易上手的一款數據分析工具。Excel的功能十分強大,它不僅提供了衆多的數據處理功能,像Excel函數能夠幫助我們做數據整理,數據透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析,形形色色的圖表能幫我們形象地展示出數據背後隱藏的規律,同時Excel還有很專業的數據分析工具庫,包括描述性統計分析、相關係數分析等。

Excel對於轉行數據分析的小白來說,應該是最友好的。大家都知道“轉行”其實是一件很困難的事兒,但是你學會了Excel,是完全可以找到一份“數據”相關的工作的,只有踏進數據領域,你纔有可能從事其它更多的數據崗位。

二、BI工具

BI工具是專門按照數據分析的流程進行設計的,也是專門用於數據分析的工具。仔細觀察這些工具後,它們的基本流程是:【數據處理】-【數據清洗】-【數據建模】-【數據可視化】。

關於BI工具,其實有很多你估計已經用到過,比如說Tableau、Power BI,還有帆軟FineBI等。今天我們就分別帶着大家來盤點一下,這三款工具。

1、Tableau

Tableau是一款交互式數據可視化軟件,它的本質其實也是Excel的數據透視表和數據透視圖。

Tableau也是很好的延續了Excel,只需要簡單地拖拽,就能很快地實現數據的分類彙總,然後拖拽實現各種圖形的繪製,並且可以實現不同圖表之間的聯合。

Tableau同時支持數百種數據連接器,包括在線分析處理(OLAP)和大數據(例如NoSQL,Hadoop)以及雲數據,至少現在你能學到的數據庫軟件,Tableau基本都能夠實現與其數據之間的互動。

2、Power BI

Power-BI是一款(BI)商業智能軟件,於2014年發佈,旨在爲用戶提供交互式的可視化和商業智能,簡單的數據共享,數據評估和可擴展的儀表板等功能。。

大家可能都知道,Power BI以前是一款Excel插件,依附於Excel,比如Power Query,PowerPrivot, Power View和Power Map等,這些插件讓Excel如同裝上了翅膀,瞬間高大上,慢慢地就發展成爲現在的Power BI數據可視化工具。

Power BI 簡單且快速,能夠從 Excel電子表格或本地數據庫創建圖表。同時Power BI也是可靠的、企業級的,可進行豐富的建模和實時分析,及自定義開發。因此它既是你的個人報表和可視化工具,還可用項目、部門或整個企業背後的分析和決策引擎。

同時,無論你的數據是簡單的 Excel電子表格,還是基於雲和本地混合數據倉庫的集合, Power BI都可以讓你輕鬆地連接到數據源,直觀看到或發現數據的價值,與任何所希望的人進行共享。

3、FineReport

帆軟是業內做報表比較久的一家公司,使用類excel風格的界面,可添加圖表和數據源,也可實現大屏效果。

其實它的類Excel風格界面,應該是它區別於Tableau工具的一個很重要的點。FineReport 通過直接連接到各種數據庫,就能方便快捷地自定義各種樣式,從而製作週報、月報和季報、年報。

用過FineReport 的朋友,還會有另外一種體會,它的圖形效果比Tableau要酷炫的多,操作起來同樣也是那樣的方便。

另外,FineReport 的個人版本是完全免費的,並且所有功能都是開放的,大家趕緊下去試試吧。

4、FineBI

關於FineBI,這是目前市面上應用最爲廣泛的自助式BI工具之一,類似於國外的Tableau等BI分析工具,但FineBI在協同配合,數據權限上,能更好的解決國內企業的情況。

但嚴格定義來講,它其實是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星環等大數據平臺,支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多維數據庫,支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL數據庫,也支持傳統的關係型數據庫、程序數據源等。

5、Python & R

其實不管是Excel,還是介紹的三款BI工具,它們都是爲了執行特定功能,而設計出來的。如果說某一天,既定功能不能很好,或者說不能滿足你的需求,那麼應該怎麼辦呢?

這就需要我們瞭解,並學習一點編程語言了,最大的優勢就在於:它非常強大和靈活。不管是R或者 Python,都有很多包供我們調用,同時也可以自定義函數,實現我們的某些需求。

最後,分析工具放在後臺了,大家回個“BI”就能獲得!

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