问答详情

数据分析师用到的工具有哪些?

755次观看
标签： 数据分析师 数据分析工具
以下回答来自环球青藤，点击开启技能学习>
老师回答
张老师 数据分析师

数据分析师用到的工具中EXCEL、SQL为最为需求侧提到最多的数据分析工具。SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大数据工具如HADDOP等也提到较多。

业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主;EXCEL在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等统计分析软件是业务分析的流行工具。

数据挖掘工具中，包括了数据分析工具与平台开发⼯工具：PYTHON在数据挖掘中被提及最多，R其次;数据挖掘类岗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台开发工具;数据处理⼯工具SQL被提及较多。

©本文版权归环球青藤所有，任何形式转载请联系我们。

免费直播

    精选课程

    VBA实战速成：从零到一的突破

    数据分析师 62次课 共11学时

    吴开斌

    吴开斌

    ¥ 1299
    火热报名中

    WPS高效数据管理

    数据分析师 17次课 共4学时

    王忠超

    王忠超

    ¥ 1299
    火热报名中

    Fine BI 商业智能数据分析

    数据分析师 27次课 共6学时

    王忠超

    王忠超

    ¥ 1299
    火热报名中

    【Excel 高效应用:HR 数字化管理实战】

    数据分析师 30次课 共3学时

    王忠超

    王忠超

    ¥ 899
    火热报名中

    Power BI 轻松入门：零基础到数据大师

    数据分析师 23次课 共49学时

    吴开斌

    吴开斌

    ¥ 399
    火热报名中

    Excel函数大师班：效率与精通的融合

    数据分析师 62次课 共62学时

    吴开斌

    吴开斌

    ¥ 499-898
    火热报名中

    0基础入门数据分析5天训练营

    数据分析师 5次课 共4学时

    曹峥

    曹峥

    张玮

    张玮

    ¥ 8
    11544人已报名

    Power Bl 商务智能数据分析

    数据分析师 37次课 共10学时

    王忠超

    王忠超

    ¥ 1299
    火热报名中

    Excel综合应用案例-进销存、工资管理、应收账款、员工信息人事表

    数据分析师 66次课 共11学时

    吴开斌

    吴开斌

    ¥ 1299
    火热报名中

    Excel入门到精通

    数据分析师 12次课 共10学时

    高老师

    高老师

    ¥ 199
    火热报名中
    相关推荐
    数据挖掘九律分别是什么?
    刘老师 数据分析师

    第一，目标律。数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目的，无过程。

    第二，知识律。业务知识贯穿在挖掘这个业务过程的各环节。

    第三，准备律。数据获取、数据准备等数据处理耗时占整个挖掘过程的一半。

    第四，NFL律。NFL，没有免费的午餐。没有一个固定的算法适用所有的业务问题，特定应用适合的模型只能通过经验发现。

    第五，大卫律。要相信，数中必有业务规律。大卫·沃尔金斯最早提出的，故此名。

    第六，洞察律。数据挖掘本质上是增强对业务领域的认知。

    第七，预测律。数据挖掘基于过去得出模式，并泛化到类似新事物上，这就是预测，但这是统计概念的。

    第八，价值律。挖掘模型的最终价值并非模型精度或稳定性，而是驱动业务行动或通过新洞察导致策略改善。

    第九，变化律。人不会两次踏入同一条河流。业务在变，目标在变，认识也在变，甚至规律本身也在变，挖掘模型也得与时俱进。
    数据挖掘免费软件工具有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.Rapid Miner

    Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

    它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在XML文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。

    2. IBM SPSS Modeler

    IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

    3.Oracle Data Mining

    Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分，Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力，进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

    Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。
    数据处理的重要性体现在哪?
    刘老师 数据分析师

    熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。

    ｜ 注册 ｜ 电脑版

    版权所有 2003-2020 广州环球青藤科技发展有限公司