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分析师推荐的常用7款数据分析软件,别的不用看了!

作者:FineBI

发布时间:2023.5.31

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市面上有很多数据分析软件,开源的免费的,国外的国内的。

作为一个资深的数据分析师,这里要说明没有那么多花里胡哨的工具,业务分析思路才是王道。工具方面,用好这几个,基本能胜任数据分析工作了。

Excel

Excel是一款通用的数据处理和分析软件,因其易用性和广泛的使用而普及。Excel的功能强大,可以执行基本的数据操作(如排序、筛选、汇总等),还可以创建各种图表和图形,可用于可视化分析。但它带来的限制是它的处理能力有限,特别是在大数据集方面。

Tableau

Tableau是一款可交互式数据可视化平台。它的最大特点是可以轻松地创建互动式仪表板,让用户直观感受数据。Tableau非常适合分析数据并探索数据关系等。它支持从各种数据源获取数据,并提供了各种图表和图像类型以供选择。

Power BI

Power BI是微软推出的商业智能工具,其功能类似于Tableau,也可以用于可视化分析、数据探索和报告功能。

Power BI和Tableau的区别在于前者可以更方便地和Excel交互,但Tableau在可视化方面更加灵活,同时,Power BI是作为Office 365一部分而提供的,具有云端化处理和安全性更高的特点。

FineBI

越来越多的企业采购开始偏好现代的、以业务用户为中心的自服务数据分析平台。传统的以IT为主导的,高度集中化的工具正面临替换。

作为新一代自助大数据分析的商业智能工具,FineBI 是由帆软软件有限公司自主研发,旨在帮助企业快速搭建面向全员的自助分析BI平台,让每一个成员都能充分了解并利用他们的数据,可以自己处理数据、分析数据,从而辅助决策、提升业务效果。

从本质上讲,FineBI 为企业提供了一站式商业智能解决方案,提供了从数据准备、数据处理、可视化分析、数据共享与管理于一体的完整解决方案,创造性地将各种“重科技”轻量化,使用户可以更加直观简便地获取信息、探索知识、共享知识。

Python

Python是一门流行的编程语言,被广泛应用于数据分析和科学计算。Python的基础库就已经包含数据处理中常用的Numpy和Pandas,在可视化方面,Python生态圈也提供了很多强大的开源可视化库,例如Matplotlib, seaborn等。因其在大数据处理、并行计算和机器学习方面强大的社区支持和第三方包,使得Python成为了生态最健全的数据分析工具之一。

R语言

R语言是一种高级数据分析和建模语言,也被广泛应用于统计学和数据科学领域。R语言在统计分析、数据可视化和机器学习方面非常强大,在学术研究中使用也很广泛。 R语言的包数量非常可观,同时也响应迅速,例如在机器学习方面,出现了多个非常实用的包,如 ROCR等。

一个数据分析师的工作日常

现在基本用FineBI这类的BI数据分析工具来做日常的分析和报表。因为我们已经把业务数据都整合到这个BI平台。

一些常规的监控报表,比如经营报表,销售月报都做成固定报表挂在在平台

特定业务问题的分析,也习惯用FineBI去做一个探索性的分析,然后再出数据分析报告。

所以,个人觉得用BI做分析一定是未来的趋势。

最后,如果说你是在选择特定的数据分析软件,应该考虑您的需求和预算,同时也要考虑它在处理大数据、易用性、可扩展性和支持方面的特点。

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

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