兰州建设工程信息网站,网页设计学校官网代码,wordpress xampp 教程,芭嘞seo数据分析工具很多#xff0c;可以分为表格、数据库、BI工具、编程等四大工具。每个大类又有很多的工具#xff0c;例如表格包括Excel、WPS、Google Sheets、Airtable等。编程工具包括Python和R。 搞科研几年了#xff0c;笔者一直都是在使用Excel做数据分析和可视化#xf…数据分析工具很多可以分为表格、数据库、BI工具、编程等四大工具。每个大类又有很多的工具例如表格包括Excel、WPS、Google Sheets、Airtable等。编程工具包括Python和R。 搞科研几年了笔者一直都是在使用Excel做数据分析和可视化论文里也多用Excel生成的图表。笔者也学习过Matlab、Python、R它们虽然功能强大但是编程分析数据太花费时间了效率偏低。 后来笔者机缘巧合学习使用了微软的Power BI让笔者对数据建模、数据分析、数据可视化有了更加清晰的认识甚至改变了笔者做数据分析的思维拓展了数据分析和可视化的方法让笔者专注于数据分析而不是如何使用工具。 为什么选择Power BI 从数据中获取信息的最佳方式之一就是数据可视化。对于数据分析来说数据可视化既可以帮助提高分析效率也能为报告锦上添花是一项必不可少的技能。 做数据可视化选对工具很重要。市场上数据可视化工具很多好坏参差不齐在了解过N多款数据可视化工具后笔者总结了自己曾经使用过的3款比较常见数据分析和可视化工具 1.Microsoft的Excel Excel是很多人第一次接触数据分析和可视化的工具之一。 Excel太强大了在不同人手里它可以是数据库、可以是数据处理工具甚至还可以是IDE。当然我们也可以把Excel当成一款数据可视化工具。 用Excel我们可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表。Excel最大的特点就是简洁方便它内置了较为全面的图表样式和丰富的设置选项但操作逻辑都是极为简便易懂的几乎不需要教程即可摸索掌握。 不过相比于后面介绍的工具Excel只能算作一款数据可视化的入门级工具。一是因为它难以支撑大数据量的数据可视化二是它内置的图表在样式、颜色、线条上都只能选默认的更改自由度不够。 2.Python及第三方模块 Python数据分析常用的第三方模块包括Pandas、Numpy、Scikit-learn封装好的数据读取存储方法、常用统计计算方法和机器学习方法等可以大幅提高用户的效率。 Python数据可视化相关的众多第三方模块中可视化库Matplotlib、Seaborn是非常强大的。几乎覆盖了我们所有常用的图表工具。 而且作为数据分析师ESP三件套ExcelSQLPython都是基本功学会Python绝对不亏。 1Matplotlib Matplotlib是python中公认的数据可视化工具通过Matplotlib几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等还可以用一些MATLAB函数来更改控制行样式、字体属性、轴属性等。 2Seaborn Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块专攻于统计可视化可以和pandas进行无缝链接使初学者更容易上手。相对于matplotlibSeaborn语法更简洁两者关系类似于numpy和pandas之间的关系。 Seaborn的可视化效果要比matplotlib更加高大上。其实我们只需要掌握matplotlib和Seaborn中的一个模块就可以了有需要再现学现用也来得及。 3. R语言 R是一门用于统计计算与作图的语言但不仅仅是一门语言它有数据计算与分析的环境可以说是专门用于数据分析领域。入门R不会很难花几天时间学可以掌握基本的数据结构和可视化在实际解决问题的过程中去寻找需要的R包结合网络资料阅读使用技巧基本就能应对。 R的特点是免费、开源。第三方的R包很多但相应的第三方R包的质量也参差不齐单机处理能力较弱。虽然入门不难但作为一门语言操作还是比较抽象。 笔者不太推荐R语言因为R算是比较小众的语言应用场景远不如Python广泛和流行。如果一定要学习一种编程语言实现数据分分析和可视化那么笔者推荐Python及第三方模块掌握Python对于未来的职业发展也是大有裨益。 Power BI商业数据分析工具 虽然Power BI是商务数据分析工具但是它的应用不仅仅是商务领域很多领域都可以使用它包括科研的数据分析和可视化。 如果只是为了做数据可视化那么去学习一门语言有点得不偿失。用现成的数据分析和可视化工具性价比会更高。 Excel是一个不错的选择既然会使用Excel那Power BI是更好的选择之一。Power BI可以用于处理大数据使用起来也更加符合数据处理、分析、建模和可视化的工作使你的工作流程更加直观和简化仪表盘更加商业化。 笔者尤其喜欢Power BI的动态、交互报表这可以非常生动地模拟数据演化过程这对于一些分析工作非常有用。此外Power BI也会涉及函数脚本类似Excel难度要比Python、Matlab简单很多。 例如你能想象下面这张仪表盘是通过Power BI就可以简单拖拽实现的吗这个图表是可以交互的吗这写数据可以动态演化吗 通过Power BI我们可以把历史数据放在一个图表上通过时间切片控制不同时间点或者时间段的数据展现。再也不用粘贴那么多张图片到PPT里了。 写在最后 Power BI功能强大笔者是亲身体会后完成了一篇小论文决定分享给大家向大家推荐这个免费的工具做科研。Power BI并不复杂有一定的Excel基础学起来就会非常简单。Power BI的网上教程非常多通过几个案例系统学习一下就能掌握了笔者就不赘述了。总结一下笔者推荐学习Python及第三方模块Power BI。 Power BI能够满足笔者的科研需求未必满足你的科研需求请大家调研了解后在做决定仅供参考 Power BI 官方网址
https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/
