Si desea trabajar en análisis de datos, ¿qué software o lenguaje es mejor para aprender?
Excel
EXCEL es el más sencillo entre ellos. No es fácil pero cualquiera puede hacerlo. Pero si se usa para análisis, los gráficos son solo la base y también debes aprender a usar gráficos en perspectiva y funciones de VBA. Las funciones de Excel son realmente muy poderosas, especialmente aprendiendo VBA, que puede resolver casi todos los problemas, pero el costo es alto y el volumen de procesamiento de datos de Excel no es muy grande, solo cientos de miles. Necesitamos encontrar otro método.
SPSS
SPSS era originalmente un software estadístico para ciencias sociales. Si recién está comenzando con el análisis de datos, es muy beneficioso saber algo sobre SPSS. es entender SQL. El uso de SPSS no requiere una gran capacidad humana y el módulo de programación rara vez se usa. Generalmente se usa para investigaciones científicas y de mercado, y a menudo se usa en colegios y universidades.
Una vez que tenga la base anterior, es posible que necesite dominar un software de análisis estadístico.
Con el auge de Internet en los últimos años, el lenguaje R se ha vuelto popular y se usa ampliamente en la industria de Internet. El lenguaje R es de código abierto, no es fácil de aprender y requiere un proceso a largo plazo.
Se acaba de mencionar SPSS, adecuado para realizar estudios de mercado y empezar rápidamente. Si sabes programar, la función es bastante poderosa.
SAS se utiliza generalmente ampliamente en la industria financiera, especialmente en estadísticas bancarias y médicas, incluidas algunas industrias manufactureras. La industria bancaria generalmente usa SAS para estadísticas y también se usa para minería de datos. Es costoso y difícil de aprender. Se recomienda encontrar algunos cursos y materiales didácticos en línea para aprender.
Por lo tanto, Fighting Love puede tomar decisiones basadas en su propia industria y situación real. La lista anterior es solo una situación general.
Python
Lo anterior es una introducción a varias herramientas y lenguajes de análisis de datos. En segundo lugar, debe dominar algunas herramientas de terceros. Estas herramientas generalmente están más orientadas a los negocios y más enfocadas. en la visualización de datos visuales, por lo que no hay muchos requisitos técnicos, pero es necesario dominar SQL.
Tableau
Una herramienta de visualización que se ha introducido muchas veces. Probablemente sea la mejor herramienta en términos de visualización y se centra en el análisis front-end. Si no conoce Python o R, puede probarlo. Es un poco caro, gente rica, ¡vamos!
Qlikview
En comparación con Tableau, Qlikview es un poco feo, así que no lo critiques. Después de todo, toma la ruta del procesamiento de datos. Como producto de BI, el procesamiento de datos. La velocidad es bastante buena y la velocidad de procesamiento de datos no es tan lenta como la de Tableau. Los dos son como hermanos complementarios, cada uno tiene sus propias ventajas, pero ambos son igual de caros, ¡jaja! Por lo tanto, si tiene altos requisitos de procesamiento de datos, se recomienda probarlo.
FineBI
Software de visualización doméstica, bi herramienta. No hay mérito ni culpa, el énfasis está en la estabilidad y la aplicación. Hay un mercado determinado en China y es ampliamente utilizado por las empresas. Los estudiantes que tengan cierta base en el análisis de datos deberían poder comenzar rápidamente, ¡y la versión gratuita es ilimitada!
También hay algunos programas de gráficos como D3, que no presentaré aquí debido a la Longitud del artículo. Se centran principalmente en aplicaciones. Es ampliamente utilizado en el trabajo.
En general, cada herramienta tiene sus propias ventajas, pero lo más importante es la familiaridad con el negocio. Sin distancia e ideas no se puede utilizar ninguna herramienta, por lo que a la hora de realizar un análisis de datos hay que profundizar. Sumérjase en los métodos de modelado de datos y negocios. ¡Las herramientas no son una panacea!