Ⅰ 數據分析工具常見的有哪些
1、數據處理工具:Excel
數據分析師,在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio,Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位,因此,在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
在Excel,需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用,特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真,掌握數據主動權,全面掌控數據;Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值,輕松整合海量數據:各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果,讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的,需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。
2、資料庫:MySQL
Excel如果能夠玩的很轉,能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限,如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化:Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術,那麼在如今「顏值為王」的現在,如何將數據展現得更好看,讓別人更願意看,這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報,那麼你不可能給他看單純的數據一樣,你需要讓數據更直觀,甚至更美觀
如何理解數據可視化?像我們以前上學的時候學過的柱狀圖,餅狀圖,也是數據可視化的一種。只是在現在,簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是開源的,代碼可以自己改,種類也非常豐富,這里不多做介紹,可以去創建一個工作區了解下。
4、大數據分析:SPSS & Python& HiveSQL 等
如果說Excel是「輕數據處理工具」,Mysql是「中型數據處理工具」那麼,大數據分析,涉及的面就非常廣泛,技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因
大數據分析需要處理海量的數據,這對於數據分析師的工作能力要求就比較高,一般來說,大數據分析師需要會
(1)會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。
(2)會一些SPSS modeler基礎應用,這部分技能對應數據建模分析師
(3)何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作;會使用R語言數據可視化操作,讓學員學會如何用R語言作圖,如條形圖、折線圖和組合圖等等;是R語言數據挖掘,本部分數據挖掘工程師
(4)用Python來編寫網路爬蟲程序,從頁面中抓取數據的多種方法,提取緩存中的數據,使用多個線程和進程來進行並發抓取等
總結一下
Ⅱ 要做一個介紹大數據的PPT,求大神幫幫忙,感激不盡!
問題描述不清楚喲,不過還是提供點信息給你吧。
1.大數據是什麼?怎麼理解大數據?
數據就好比地球上的水,單個數據就是一滴水,小溪、河流、湖泊,對應不同的數據體量,所有的水最終匯到海洋,大數據就象地球上的海洋,它足夠大,水滴足夠多,多到用人工數不清楚,裡面的資源超級豐富,那些資源也是數據。這么說,你明白大數據了嗎?就是把超級多數據信息匯集到一起,然後在裡面「釣大魚」。
2.都說大數據有4V的特徵,是什麼意思?
大數據的4V,就是「容量大Volume」「多樣性Variety」「價值高Value」「速度快Velocity」,同樣以海洋為例:
A.容量大:地球表面有70%左右都是海洋,想想裡面都有多少水滴?大數據時代,每一個人、每一件物品的信息、狀態,都能夠形成一系列隨時更新的數據,數據量也呈現出指數級的增長;
B.多樣性:海洋裡面的物產非常多樣化,就拿海鮮來說,小智一天吃一種,這輩子都可能吃不完一遍(所以小智不會糾結吃什麼的問題),太平洋的海水和大西洋的海水是有區別的,不同地方海水裡面蘊含的物質、生活的物種都有不同,海洋就是超級大寶藏,裡面有原油、有萌寵、也有大白鯊之類的獵手……大數據也和海洋一樣復雜,各種結構化、非結構化數據,匯成了數據海洋;
C.價值高:說到這個,資深吃貨口水直流,海里好吃的有大龍蝦、石斑魚、三文魚……更不用說其它寶貝啦,數據海洋裡面各種資源同樣豐富到極致,人們利用海洋,開發海洋中無窮的價值;
D.速度快,有兩個層面的意思,一是海水流動快,二是隨著技術的提升,我們對海水的利用也加快了速度(看看快艇、游輪的發展),畢竟嘛,先來吃肉、後來喝湯,這個道理,你懂的。
3.對大數據的處理,以海洋捕魚為例:
通過技術手段,在茫茫大海中找到魚群較集中的地點,這是數據挖掘;
捕到的魚進行初步分類,把太小的魚放回海中(養大了才好吃,原諒我是吃貨),這是數據清洗;
然後把魚運上岸,仔細分類,根據實際情況決定哪些魚送到海鮮市場賣活的,哪些魚用於做魚干,這是數據分析;
魚干、魚罐頭、魚子醬、魚肝油……目不暇接的海產品最終呈現在我們面前,此為數據可視化。
更多的,可進一步交流。
Ⅲ 大數據分析一般用什麼工具分析
今天就我們用過的幾款大數據分析工具簡單總結一下,與大家分享。
1、Tableau
這個號稱敏捷BI的扛把子,魔力象限常年位於領導者象限,界面清爽、功能確實很強大,實至名歸。將數據拖入相關區域,自動出圖,圖形展示豐富,交互性較好。圖形自定義功能強大,各種圖形參數配置、自定義設置可以靈活設置,具備較強的數據處理和計算能力,可視化分析、互動式分析體驗良好。確實是一款功能強大、全面的數據可視化分析工具。新版本也集成了很多高級分析功能,分析更強大。但是基於圖表、儀錶板、故事報告的邏輯,完成一個復雜的業務匯報,大量的圖表、儀錶板組合很費事。給領導匯報的PPT需要先一個個截圖,然後再放到PPT裡面。作為一個數據分析工具是合格的,但是在企業級這種應用匯報中有點局限。
2、PowerBI
PowerBI是蓋茨大佬推出的工具,我們也興奮的開始試用,確實完全不同於Tableau的操作邏輯,更符合我們普通數據分析小白的需求,操作和Excel、PPT類似,功能模塊劃分清晰,上手真的超級快,圖形豐富度和靈活性也是很不錯。但是說實話,畢竟剛推出,系統BUG很多,可視化分析的功能也比較簡單。雖然有很多復雜的數據處理功能,但是那是需要有對Excel函數深入理解應用的基礎的,所以要支持復雜的業務分析還需要一定基礎。不過版本更新倒是很快,可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齊名的數據可視化分析工具,QlikView在業界也享有很高的聲譽。不過Qlik Seanse產品系列才在大陸市場有比較大的推廣和應用。真的是一股清流,界面簡潔、流程清晰、操作簡單,交互性較好,真的是一款簡單易用的BI工具。但是不支持深度的數據分析,圖形計算和深度計算功能缺失,不能滿足復雜的業務分析需求。
最後將視線聚焦國內,目前搜索排名和市場宣傳比較好的也很多,永洪BI、帆軟BI、BDP等。不過經過個人感覺整體宣傳大於實際。
4、永洪BI
永洪BI功能方面應該是相對比較完善的,也是拖拽出圖,有點類似Tableau的邏輯,不過功能與Tableau相比還是差的不是一點半點,但是操作難度居然比Tableau還難。預定義的分析功能比較豐富,圖表功能和靈活性較大,但是操作的友好性不足。宣傳擁有高級分析的數據挖掘功能,後來發現就集成了開源的幾個演算法,功能非常簡單。而操作過程中大量的彈出框、難以理解含義的配置項,真的讓人很暈。一個簡單的堆積柱圖,就研究了好久,看幫助、看視頻才搞定。哎,只感嘆功能藏得太深,不想給人用啊。
5、帆軟BI
再說號稱FBI的帆軟BI,帆軟報表很多國人都很熟悉,功能確實很不錯,但是BI工具就真的一般般了。只能簡單出圖,配合報表工具使用,能讓頁面更好看,但是比起其他的可視化分析、BI工具,功能還是比較簡單,分析的能力不足,功能還是比較簡單。帆軟名氣確實很大,號稱行業第一,但是主要在報表層面,而數據可視化分析方面就比較欠缺了。
6、Tempo
另一款工具,全名叫「Tempo大數據分析平台」,宣傳比較少,2017年Gartner報告發布後無意中看到的。是一款BS的工具,申請試用也是費盡了波折啊,永洪是不想讓人用,他直接不想賣的節奏。
第一次試用也是一臉懵逼,不知道該點那!不過抱著破罐子破摔的心態稍微點了幾下之後,操作居然越來越流暢。也是拖拽式操作,數據可視化效果比較豐富,支持很多便捷計算,能滿足常用的業務分析。最最驚喜的是它還支持可視化報告導出PPT,徹底解決了分析結果輸出的問題。深入了解後,才發現他們的核心居然是「數據挖掘」,演算法十分豐富,也是拖拽式操作,我一個文科的分析小白,居然跟著指導和說明做出了一個數據預測的挖掘流,簡直不要太驚喜。掌握了Tempo的基本操作邏輯後,居然發現他的易用性真的很不錯,功能完整性和豐富性也很好。