2023年前16个软件工具数据分析师

内容

介绍

关键的外卖

数据分析工具和定义

数据分析师所使用的工具

分析师对于初学者的最佳工具

估计阅读时间:30分钟

关键的外卖和指导

本文提出了一种数据分析工具的定义和描述不同类别为每个类别一个例子。它还概述了数据分析师可以选择的工具。下面提供的信息是有用的在协助分析师做出最好的选择的一个或多个工具符合他们独特的分析过程中,无论在该行业的经验。而提出不同的工具,保持关注多样性的技能需要使用不同的工具。

例如,技术熟练的分析师等通用的应用程序可以选择Python, MySQL工作台或R-Studio。在本文中,我们目前的数据分析工具,都可以使用该学术研究者和专业数据分析师。本文还概述了不同的分析工具,初学者可以先工作,成为这个领域的专业人士。

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数据分析师所使用的工具

理解能力和利用广泛的软件和工具在市场上,这一页将讨论最重要和著名的工具,一个可能需要执行数据分析专业。

这些工具有效地简化复杂的分析任务,从而使专业分析师的工作更容易。用这些工具,分析师可以花更多的时间去理解分析过程的结果,而不是进行分析。这里是不同类型的数据分析工具。

2。统计分析工具

统计分析工具是用于数据分析的工具,设计更多的技术方法。这些工具使用计算和统计技术来操纵,分析,并从原始数据生成的见解。产生的见解可能是有用的在做商业决策。不同的编程语言是用于统计分析工具来简化数据科学家的工作。有各种各样的编程语言中使用的统计分析。当考虑数据分析和建模,不同的场景应该被给予特别的关注。

在本节中,我们将考虑一个流行的工具用于统计分析:RStudio使用R编程语言。还有其他语言中使用的统计分析;然而,在本文中,我们将考虑R因为它的受欢迎程度和数据分析师中广泛采用。

RStudio初学者很容易理解那些没有编程技能。这个应用程序只需要一个命令来执行复杂的数学运算。的一些图形库利用RStudio包括ggplot和阴谋。图书馆使RStudio独特的工具由许多分析人士首选。

最初,学生和学术研究人员的主要用户r .然而,不同行业已经得到普及,现在等科技巨头公司商业上使用Twitter,谷歌,Airbnb,和Facebook等。这个流行的采用增加了人员,统计学家和科学家。此外,其活跃的社区交流思想创新技术和帮助初学者。

Python关键特性

Python是一种开源应用程序用于解决数据分析问题。它使用简单的编码,语法,和过程,使它容易学的语言。Python代码可以很容易与集成PHP等其他编程语言,C, c++, c#、Java和其他人。它支持通过文本挖掘先进流程使用机器学习和人工智能。

Python代码很容易,比其他知名的语言比如Java。这个编程语言的语法很容易学习,这使得它受人欢迎没有编程经验。也深受初学者,因为它是开源的,有很多的社区参与,方便初学者学习市场的新趋势。

Python执行数据抓取、建模、清洁、和施工分析算法,根据业务情况考虑。Python有很多优秀品质,让它独特而深受数据分析师,比如它的用户友好性。在这种编程语言,开发人员不必处理内存或记住系统架构。Python语言并不依赖于本地处理器,因为它是一种高级语言。

4所示。SQL控制台

这个列表不完整不包括SQL控制台。SQL是用于查询和管理关系数据库。它是一种流行的通用编程语言在科学界最首选的数据分析师和中使用不同的数据场景和业务用例。SQL在许多企业的成功是至关重要的使用关系数据库来存储数据。

学习SQL数据分析师和为他们提供了一个至关重要的竞争优势。有不同的数据库管理系统,用于管理SQL数据库,如MS SQL、Oracle、MySQL和PostgreSQL。专业的分析师应该确保他们所熟悉的SQL控制台,因为它对他们的工作至关重要。MySQL将讨论在本节中,因为它是一个流行的数据库管理系统。

5。预测分析工具

预测分析是指可能使用的高级技术分析师预测未来趋势。这些技术,依靠人工智能和预测建模来预测未来趋势,近年来已经越来越受欢迎。引入智能解决方案简化了分析人士的预测分析过程。重要的是要记住,列出一些BI工具在此列表提供内置的预测性的分析解决方案易于使用。但这部分致力于讨论独立的,高级的预测分析工具所使用的不同的组织用于各种目的。

的一些使用这些工具包括检测欺诈使用人工智能模式检测功能。另一个是分析大数据收集从社交媒体活动。预测可以用来生成基于用户的选择有针对性的广告活动。例如,用户将显示广告基于他们之前搜索产品或项目。bd投注官方下载

6。数据建模工具

数据建模工具是重要的领域的数据分析,因此必须包含在列表的数据分析师的分析工具。数据建模涉及到使用的图来创建业务系统。它旨在代表的数据流,说明不同阶段之间的关系和连接。

公司利用数据建模工具的本质有一个清晰的可视化表示的信息影响公司和了解不同的数据集关联。数据分析师至关重要的过程中创建数据模型和解释。

所需的技能来识别、分析和分类的变化信息存储在数据库中为了解信息和数据流的一个公司。本节将介绍欧文DM为例开发模型和呈现数据资产的工具的设计。

7所示。ETL工具

全世界许多组织使用ETL工具。业务增长提示需要取出,上传,将数据转换成一个主数据库的查询分析和发展。ETL工具的例子包括批处理、实时和基于云的ETL。它们含有独特的特性和规格来满足各种业务需求。分析师利用ETL工具的技术数据管理在一个组织的过程,例如,Talend

Talend关键特性

• 收集和转换数据一旦被准备,集成,并添加到云管道设计
• 识别和解决任何问题,可能会影响数据的质量分析使用其数据治理功能
• 促进数据共享通过全面交付,如api

8。自动化工具

自动化技术确保效率在分析不同类型的数据。自动化数据分析包括使用过程和系统与有限的人类干预完成分析任务。自动化提高了数据分析的过程,尤其是对公司处理大数据。使用的自动化工具的复杂性决定了他们将实现的目的。例如,简单的工具可以数据融入已有的模型,而先进的工具可以进行勘探的数据分析和开发的反馈渠道检查发现。一般来说,自动化工具以不同的方式增强了业务流程。詹金斯服务器将在本节确定了自动化工具对企业的影响。

詹金斯是一个独立的服务器,便于开发、测试和部署自动的项目。它是一个开源工具,享有广泛的社区支持。它包含几个插件集成工具在其工具链。

詹金斯可以扩展插件的配方,从而提高其在数据分析过程的自动化功能。它还将完成项目分布在各种机器和更快地平台。数以百计的互联插件的可用性和安全特性促进了詹金斯“世界各地的广泛采用。

Apache火花关键特性

• 高性能的处理大量的数据
• 大型系统,由不同的特性,如图形计算和人工智能
• 大量的运营商,在大数据集

Apache火花等用于组织Netflix, eBay和雅虎。这些公司在处理海量数据使用Apache火花,从而证明该工具适用于大数据的管理。它使用内存中处理来提高机器学习和支持代码的重用在不同的工作负载,使其迅速对大数据执行查询。此外,它有助于api在不同编程语言的发展,如R和Java。Apache火花是广泛用于对大数据进行分析查询,因为它是用户友好。开发人员可以使用多种语言来构建自己的应用程序。它也可以运行多个工作负载,包括机器学习、实时分析和图形处理,从而使工作负载运行顺利。

Apache火花是一个统一的引擎的框架包含规范完成不同的任务。Apache火花核心的基础工具。它支持火花的所有功能,如图像处理和机器领先。火花的能力来处理大数据快支持应用大数据处理的工作负载中产生不同的行业,如制造业、医疗和金融服务部门。Apache火花也可以部署在云。Apache火花已统一的这些特性使大数据的处理工作负载更快更有效率。Apache火花是一个常用的工具管理大数据的数据分析师。

11。特定于行业的分析工具

在本文中讨论的大多数工具可以用于日常在不同行业分析师的工作流。然而,一些工具是适用于特定的组织。至关重要的是,特定于行业的解决方案也在这个名单上。Qualtrics是利用全球多个行业。软件将探索因为它包含特定于行业的特性,注重市场调研。

Qualtrics关键特性

• 促进探索经验,如客户、品牌,员工,和产品的经验,通过进行调查和反馈的基础上生成报告收到
• 该公司通过其内部专家提供补充研究服务
• 该公司通过其内部专家提供补充研究服务

Qualtrics是一个数据分析软件,提供了先进的数据管理。软件正在利用市场研究组织世界各地。它提供了包括四大支柱产品,品牌,客户体验,员工,和产品经验。Qualtrics可以用来进行调查并生成报告,将增强这些经历。它还促进发展的一系列广泛的客户反馈,范围从多项选择题问题热点图等图表,以及调查问卷的翻译成不同的语言。

这些特性提供额外的研究,提高反馈收到的信息。Qualtrics也有不同的特点,让用户从多个位置访问资源。集中的访问促进了快速回顾一下反馈和策略来提高股东的经验。

自动化的任务使用技术已逐渐成为一个经营企业的重要组成部分。Qualtrics包含一个拖放功能,它已经融入组织的系统,利用软件。这些系统的例子包括短信、票务、CRM。这个特性允许用户自动发送通知到预期的收件人。它还可以让用户来分析客户和雇员的经验。Qualtrics有目录的功能,连接各种形式的数据收集以短信的形式,语音和视频记录。Qualtrics智商工具促进了非结构化数据的分析,从而使用户能够使用预测分析为客户建立详细的旅程。

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RapidMiner关键特性

• 依靠人工智能和利用大量的算法
• 支持说明性的和描述性数据分析和支持与Python和RStudio集成
• 支持与不同类型的数据库
• 可以集成与R和Python和支持与数据库连接,如甲骨文

13。数据清理平台

生成大量的数据时,错误的可能性增加。数据清理技术的配方可以识别和避免错误可能会影响数据分析的过程。

这些技术允许分析师识别在一组数据不一致,包括复制、和其他错误,并删除它们获得健康的数据集可以实现可靠的分析结果。

之前数据清洗工具的发展,用于手动清理数据分析师。然而,这种做法是不可靠的,因为过程很容易出错。数据清理工具在数据分析过程中提高效率,从而使分析师更有效率,因为他们可以迅速完成流程并承担其他任务。数据清理的软件的一个例子是OpenRefine。

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OpenRefine,以前被称为谷歌优化,是一个功能强大的数据清理工具,可以使用在处理“混乱的”数据。该工具是一个开源的java应用程序,促进大型数据集的清洗。它便于清洗和可用的数据的格式变更进行分析。

OpenRefine可以分析不同格式的数据,并使用类似电子表格的布局。因此,分析师可以使用OpenRefine上传原始数据从多个平台。该工具然后净化数据获得一个健康的数据集分析后可以产生可靠的结果。

OpenRefine保证用户数据的隐私,除非他们授权访问其他政党。它运行在一个服务器出现在用户的计算机上安装并使用web浏览器在其中的交互,因此没有离开电脑,除非它已经由业主。

软件有超过15种语言,以改善其易于利用不同的分析师。OpenRefine是一个合适的工具,可以采用数据分析师处理大型数据集时,需要清洗以提高其可靠性。

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HighCharts关键特性

• 免费提供非商业性用途,如由非营利组织或学校网站
• 设计了一个基于技术的观众,主要涉及软件开发人员
• 一个共享的JavaScript引擎,在发展中图表用于网络和移动平台
• 包含一个WebGL提高供电模块,可以直接浓缩数百万数据点到一个浏览器

Highcharts JavaScript是一种交互式图表解决web页面。它有一个不同的库,促进互动图表和各种项目的发展,软件开发人员承担。

信息可以实时更新的图表库或任何预先存在的CSV和JSON格式的数据。此外,Highcharts确保智能反应生成取决于特定的图表和正在开发的项目的规范,这确保准确的发现为每个项目。它将其他元素不属于图的自动最优的位置。Highcharts支持几种类型的图表。不同形式的图表使分析师以可视化的形式展示他们的研究成果。

15。关系数据库

关系数据库允许用户存储和访问相关数据点。数据库用表来表示数据模型并不复杂。使用独特的id标识的记录被认为是关键。BI工具从关系数据库中检索数据,并且用它来分析。这些数据库很容易创建和使用。

数据分析师可以执行数据库查询更新和删除表等容易并迅速,从而能够满足业务需求。这些数据库支持数据的完整性。此外,他们是可靠的,使它们在BI流行行业。

16。OLAP工具

OLAP工具使数据分析师交互分析多维数据,考虑不同的观点。这种计算方法是有效的回答,因为它是快速和多维分析查询运行平稳。OLAP是商业智能和单位有三个基本操作包括整合、卷取,slicing-down和切割,下钻。这些工具使用关系数据库,数据挖掘和报告功能。

OLAP工具使数据分析师交互分析多维数据,考虑不同的观点。这种计算方法是有效的回答,因为它是快速和多维分析查询运行平稳。OLAP是商业智能和单位有三个基本操作包括整合、卷取,slicing-down和切割,下钻。这些工具使用关系数据库,数据挖掘和报告功能。

XPlenty关键特性

• 允许用户分析多维分析查询
• 可以计算复杂的分析和特别的查询迅速
• 前端的灵活性
• 有用的销售预测分析,财务报告

Xplenty可用于连接到200多个数据源和SaaS应用程序。例如,它可能会使用谷歌分析,公司HubSpot和Salesforce。它允许集成多个数据源的集成多个目的地。

Xplenty是一个用户友好的应用程序,可以使用由个人在写代码没有任何经验。这个工具有可靠的支持,协助用户如果他们遇到的挑战。

一个符合上面的描述是RStudio的工具。它有一个活跃的社区组成的统计学家,科学家和研究人员的贡献给予反馈如何改进应用程序。社区还提供了帮助初学者在他们面临的基本挑战而学习使用该应用程序。

通用编程语言初学者可能使用的Python数据分析师。这种语言是完全可以超过其他著名语言比如Java代码。这个编程语言易于学习的语法这使得它受人欢迎没有编程经验。