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数据分析软件python 数据分析软件

数据分析软件(数据分析软件python)
“数据分析”可谓当今社会的一个超级热门的工作 。不管是技术类的还是非技术类的 ， 都想从事这个行业 。毕竟他们都觉得这个行业赚钱多 。
“数据分析”大致可以分为两个方向:业务和技术 。无论从事哪个方向 ， 对技能都有一定的要求 。业务方向 ， 如数据运营、业务分析、产品经理等 。 ， 对技术要求相对较低 。只能用编程工具(当然是越熟练越好) 。技术方向 ， 如数据算法工程师、数据挖掘工程师等 。 ， 对技术要求高 ， 必须具备良好的编程能力 。
欲善其事 ， 必先利其器 。说到数据分析工具 ， 大家都会感到困惑 。数据分析工具那么多 。该学哪个工具？两者有什么区别？
今天 ， 我们就从“工具”层面来盘点一下 。作为数据分析师应该学习哪些工具？
一、Excel工具
说到用什么来进行数据分析 ， 很多人脑海中想到的都是Python、R、SQL、Hive等看似很难的数据分析工具 。它们就像数据分析路上的路障 ， 让人犹豫不决 。
其实在众多数据分析工具中 ， Excel是最常用、最基础、最易用的数据分析工具 。Excel很强大 。它不仅提供了很多数据处理功能 ， 比如Excel函数 ， 可以帮助我们整理数据 ， 透视表 ， 可以帮助我们快速高效的做各种维度分析 ， 各种图表 ， 图形 ， 可以帮助我们形象的展现数据背后隐藏的规律 。同时 ， Excel还拥有非常专业的数据分析工具库 ， 包括描述性统计分析、相关系数分析等 。
这对从Excel转到数据分析的小白来说应该是最友好的 。大家都知道“转行”其实是一件很难的事情 ， 但是学了Excel就可以找到一份与“数据”相关的工作 。只有踏入数据领域 ， 才能从事更多的其他数据工作 。
二、BI工具BI工具是根据数据分析的流程专门设计的 ， 也是专门用于数据分析的工具 。仔细观察这些工具 ， 它们的基本流程是:数据处理-数据清洗-数据建模-数据可视化 。
其实有很多BI工具你可能都用过 ， 比如Tableau ， Power BI ， Fanruan FineBI 。今天我们就带大家盘点一下这三个工具 。
1、画面

Tableau是一个交互式的数据可视化软件 ， 其本质其实就是Excel的透视表和数据透视图 。
Tableau也是Excel很好的延续 。简单的拖拽可以快速实现数据的分类汇总 ， 然后拖拽可以实现各种图形的绘制 ， 并且可以实现不同图形之间的并集 。
Tableau同时支持数百个数据连接器 ， 包括在线分析处理(OLAP)、大数据(如NoSQL、Hadoop)和云数据 。至少你现在能学的数据库软件 ， Tableau基本上能和它的数据交互 。
2、电源BI

Power-BI是一款(BI)商业智能软件 ， 于2014年发布 。它旨在为用户提供交互式可视化和商业智能、简单的数据共享、数据评估和可扩展的仪表板 。。
大家可能都知道 ， Power BI曾经是一个Excel插件 ， 依附于Excel ， 比如Power Query、PowerPrivot、Power View、Power Map等 。这些插件让Excel仿佛长了翅膀 ， 瞬间变高 ， 慢慢发展成现在的Power BI数据可视化工具 。
BI简单快速 ， 能够从Excel电子表格或本地数据库创建图表 。同时Power BI可靠 ， 企业级 ， 可用于丰富的建模、实时分析和定制开发 。所以它不仅仅是你个人的报表和可视化工具 ， 更是项目、部门或者整个企业背后的分析决策引擎 。
同时 ， 无论你的数据是简单的Excel电子表格 ， 还是基于云和本地混合数据仓库的集合 ， Power BI都可以让你轻松连接数据源 ， 直观地看到或发现数据的价值 ， 并分享给任何你想要的人 。
3、精细报告

【数据分析软件python 数据分析软件】Fansoft是业内做报告比较久的公司 。使用类似excel的界面 ， 可以添加图表和数据源 ， 还可以实现大屏幕效果 。
其实它类似Excel的界面应该是区别于Tableau工具的一个非常重要的点 。FineReport可以通过直接连接各种数据库 ， 方便快捷地定制各种样式 ， 从而制作出周报、月报、季报、年报 。
用过FineReport的朋友会有另外一种体验 。它的图形效果比Tableau酷多了 ， 操作起来也是那么方便 。


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