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数据分析工具还能这么玩?! - 诸葛io - 知乎专栏

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在这之前的一个回答中大数据最核心的价值是什么?,我一直强调数据分析的核心是业务,通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑,而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段。所以对数据分析工具的选择应按个人需求进行,而不是按工具级别高低。行业内普遍用的多的是Excel、R、Python、BI,可以满足大部分业务需求~Excel:1.一般的办公需求下的数据处理工作;2.中小公司数据管理,存储(很多国有企业都用);3.学校学生,老师做简单的统计分析(如方差分析,回归分析);4.结合Word,PowerPoint制作数据分析报告;5.数据分析师的主力分析工具(部分数据分析师的辅助工具);6.部分商业杂志,报刊图表制作(数据可视化);优点:1.容易上手;2.学习资源十分丰富;3.可以用Excel做很多事情,建模,可视化,报表,动态图表;4.帮助你在进一步学习其它工具之前(比如Python,R),理解很多操作的含义;缺点:1.深入学习需要掌握VBA,难度有点高;2.当数据量较大时,会出现卡顿的情况;3.到Excel2016版,在不借助其它工具的情况下,Excel数据文件本身能够容纳的数据仅有108万行,

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成 数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 登录加入知乎 数据

大家都回答的是工具产品,似乎都没有人讲讲R语言和Python,怒答。-多图预警!R-ggplot2ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。技术相关 核心理念1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。ggplot2将数据,数据到图形要素的映射,以及和数据无关的图形要素绘制分离,有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分,有针对性的进行开发,调整。 2. 图层式的开发逻辑在ggplot2中,图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说,我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系;然后画了一个简单的散点图;然后决定最好区分性别,图中点的色彩对应于不同的性别;然后决定最好区分地区,拆成东中西三幅小图;最后决定加入回归直线,

没有什么牛逼的事情是能够速成的,越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。但这并不代表,我们不能用一些有意思的方法,把学习的过程变得高效而有趣。学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的,也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题。有了这个目标,你就可以知道要达成这样的目标,它的知识体系是怎么样的。更重要一点的是,每个部分是用来解决哪些问题,只有明确的目标导向,学习最有用的那部分知识,才能避免无效信息降低学习效率。 明确知识框架和学习路径比如数据分析这件事情,如果你要成为数据分析师,那么你可以去招聘网站看看,对应的职位的需求是什么,一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位,企业对技能需求可总结如下:SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示会用脚本语言进行数据分析,Python or R有获取外部数据的能力加分,如爬虫或熟悉公开数据集会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、分类、聚类方法其次是数据分析的流程,一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预

来写一个非计算机/统计背景出身的人,如何利用业余时间学习数据分析的技能吧。数据分析将会作为一门通识技能,进入越来越多的不同工作岗位中。毕竟“技多不

无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架…数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时

已经没有人会去手工计算某个问题了,R和PYTHON就是最负盛名的数据分析工具。关于R和PYTHON的地位,题主可以百度,谷歌,知乎等搜索一遍。至于如何学习,请看上面的书单

史蒂芬说:在对产品的数据分析中,需要对统计分析哪些数据?使用什么工具?以及如何通过应用统计进行分析,从而做到精细化运营?以下是总结自知乎的高投票率回答一、需要统

我们做了一个数据分析的 Blog - GrowingIO 数据分析博客,主要分为数据分析公开课、增长秘籍、增长案例等几个专栏,Blog 中所有的 PPT、速记、视频资料皆可