数据分析工具的比较:Excel,R,Python和BI工具

slime2022-04-19 17:50

数据分析的时代已经到来。从国家,政府,企业到个人,大数据和数据分析已成为每个人都熟悉的趋势。但是您可能没有数据分析和编程的专业知识,或者您已经学习了很多关于数据分析的理论,但您仍然无法实践它。在这里,我将比较最受数据分析师欢迎的四种工具,Excel,R,Python和BI,作为开始数据分析的基础。

数据分析工具的比较:Excel,R,Python和BI工具

1.Excel

1.1使用场景

一般办公室要求下的数据处理工作。

中小型企业的数据管理和存储。

对学生或教师进行简单的统计分析(如方差分析,回归分析等)。

结合Word和PowerPoint来创建数据分析报告。

数据分析师的助手工具。

为一些商业杂志和报纸制作图表(数据可视化)。

1.2优点

使用Excel很容易。

学习资源非常丰富。

您可以使用Excel做很多事情:建模,可视化,报告,动态图表等。

在进一步学习其他工具(如Python和R)之前,它可以帮助您理解许多操作的含义。

1.3缺点

要完全掌握Excel,你需要学习VBA,所以难度仍然很高。

当数据量很大时,就会出现口吃的情况。

Excel数据文件本身在没有其他工具的帮助下只能容纳108万行,并且它不适合处理大规模数据集。

内置的统计分析过于简单,几乎没有实用价值。

与Python,R和其他开源软件不同,真正的Excel需要付费。

2.R

2.1使用场景

R的功能几乎覆盖了需要数据的任何区域。就我们的一般数据分析或学术数据分析工作而言,R可以做的事情主要包括以下几个方面。

数据清理和数据缩减。

网页抓取。

数据可视化。

统计假设检验(t检验,方差分析,卡方检验等)。

统计建模(线性回归,逻辑回归,树模型,神经网络等)。

数据分析报告输出(R降价)。

2.2 R易于学习吗?

从我的角度来看,开始使用R非常简单。10天的集中学习足以掌握基本用途,基本数据结构,数据导入和导出以及简单的数据可视化。有了这些基础,当您遇到实际问题时,您可以找到您需要使用的R包。通过阅读R的帮助文件和网络上的信息,您可以相对快速地解决特定问题。

3.Python

3.1使用场景

数据抓取。

数据清理。

数据建模。

根据业务场景和实际问题构建数据分析算法。

数据可视化。

数据挖掘和分析的高级领域,例如机器学习和文本挖掘。

3.2 R与Python

R和Python都是需要编程的数据分析工具。不同之处在于R仅用于数据分析领域,而科学计算和数据分析只是Python的应用程序分支。Python还可用于开发网页,开发游戏,开发系统后端以及执行一些操作和维护工作。

目前的趋势是Python正在赶上数据分析领域的R.在某些方面,它已超过R,例如机器学习和文本挖掘。但R仍然在统计领域保持优势。Python在数据分析中的开发已经在很多地方模拟了R的一些特性。所以,如果你还是新手,还没有开始学习,我建议你从Python开始。

Python和R都很容易学习。但是如果你同时学习两者,那将会非常混乱,因为它们在许多地方非常相似。所以建议不要同时学习它们。等到你掌握了其中一个,然后开始学习另一个。

3.3选择R还是Python?

如果由于时间有限而只能选择其中一个来学习,我建议使用Python。但我仍然建议你看看两者。在某些地方你可能会听到Python在工作中更常用,但解决问题是最重要的。如果你可以使用R有效地解决问题,那么使用R.实际上,Python模仿了R的许多功能,例如Pandas库中的DataFrames。正在开发的可视化软件包ggplot模仿了R中非常着名的ggplot2。

BI

数据分析中有一种说法:文本不如表格好,表格不如图表好。数据可视化是数据分析的主要方向之一。Excel的图表可以满足基本的图形要求,但这只是基础。高级可视化需要编程。除了学习R和Python等编程语言之外,您还可以选择简单易用的BI工具。有关BI的介绍,您可以阅读我的另一篇文章,我应该学习哪些数据分析工具作为数据分析师开始职业生涯?

商业智能诞生于数据分析,它诞生于一个非常高的起点。目标是缩短从业务数据到业务决策的时间。它是关于如何使用数据来影响决策。

BI的优势在于它在交互和报告方面更胜一筹。它擅长解释历史数据和实时数据。它可以极大地解放数据分析师的工作,提升整个公司的数据意识,并提高导入数据的效率。市场上有很多BI产品。他们的原则是通过连接和钻孔尺寸来构建仪表板,以获得可视化分析。

以上就是小编为大家整理发布的“数据分析工具的比较:Excel,R,Python和BI工具”一文,更多相关内容尽在开课吧广场-数据分析频道。

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