最近有一位小伙伴问我，做数据岗该学习哪些软件，我想了想扔给他33个软件数据分析工具类软件，大体可以分为以下5类：Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具（Excel单独分成一类，主要是因为它应用场景广泛，且用户基数过于庞大，甚至超过其他所有工具用户之和）每个类别的代表工具分别有：「Excel生态」：Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power
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2023-09-11 11:08:55
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大数据分析软件开源的步骤如下：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 寻找合适的开源工具 |
| 3 | 下载和安装开源工具 |
| 4 | 学习和熟悉开源工具的使用 |
| 5 | 准备数据 |
| 6 | 数据预处理 |
| 7 | 数据分析 |
| 8 | 数据可视化 |
| 9 | 结果解释和报告撰写 |
下面我将逐步解释每
原创
2023-09-01 05:20:22
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在上篇文章中，笔者为大家介绍了几种常用的大数据使用工具，而除了那些之外，还有一些在大数据中经常会用到的工具。接下来，就让笔者继续为大家介绍一下吧。第三类，数据挖掘类。1.RapidMiner这款工具主要就是用来对数据进行预测和分析的，其可视化的界面，让用户不必再自行编写代码即可运行和分析数据产品，可以说是相当方便和简单了。2.IBM SPSS Modeler这是一个业界领先的数据
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2023-06-09 10:26:58
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利用Python进行数据分析最核心的库就是Pandas，可以说，掌握了Pandas库，Python数据分析就属于中阶水平了。在《一次简单、完整的全流程数据分析，让我们不再害怕Python 》一文中我们介绍了Python进行数据分析全流程的几个主要函数。但由于实际中的分析需求可能比较复杂，就要求对数据做更加复杂的处理。所以，我们有必要提前准备一些常用的函数，这些函数不用全部会，知道有这些函
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2023-08-11 17:25:51
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如果你想学会如何分析数据以及挖掘数据，那么这4个项目可一定不要错过
前言：大数据的火热，导致大数据挖掘分析工作也异常火热，成为很多小伙伴的职业选择，如果你想学会如何分析数据以及挖掘数据，那么这4个项目可一定不要错过。【ebay在线拍卖数据分析】本节课程我们将介绍另外一个国际贸易门户--ebay，一个致力于为中国商家开辟海外网络直销渠道的平台。我们可以在这
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2024-01-13 07:02:47
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因
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2023-08-21 15:26:18
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GEO数据挖掘，表达芯片分析举例：王同学近期拟通过生物信息学相关软件与数据库来探讨女性非抽烟者的非小细胞肺癌预后相关的显著性基因及潜在的治疗靶点，他在NCBI上查询到了1套芯片数据GSE19804。请帮助他完成该项目的设计与分析。上一篇博文我发现有两个问题，一个是分组问题，PCA结果不好；另一个是筛选出的差异基因太多，之前是R中下载GSE，后来我发现可以直接下载matrix和GPL注释文件，这次还
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2024-08-26 16:20:12
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在数据驱动的时代，数据分析的来源显得尤为重要。对于企业和组织而言，清晰地了解数据的来源不仅能够提高决策的准确性，还能发掘更深层次的商业价值。如果我们能够有效地分析各种数据源，会对业务运营产生显著的积极影响。以下是我在整理数据分析来源过程中的具体记录和思考。
### 业务影响模型
在分析数据来源的过程中，我们首先要明确【问题场景】。以电商平台为例，销售数据来自于各种不同的渠道，如线上广告、社交媒
导读python是绝大多数数据分析师的必备工具之一，而一个好的IDE对于提高代码效率来说则至关重要。今天，仅就个人使用IDE的选择和习惯做以分享。CMD严格来讲并不是IDE，而仅仅是提供了运行python语句的shell环境。个人常用CMD完成的工作包括：安装第三方工具包简单的python语法测试同时，进入python shell又区分2种形式：python：原生python环境，功能单一ipyt
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2024-08-22 09:31:45
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李启方 | 简书 | Excel是我们中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是 处理数据 最的工具。很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。对于初学者而言，有时候并不需要 急于苦学R语言等专业工具(当然，学会了就是加分项).因为Excel涵盖的功能足够多，也有很多 统计、 分析、 可视化的插件等，只不过
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2023-09-14 16:39:33
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经常有粉丝问我XX数据是从哪里获取的。除了爬虫获取，还有一些常用数据/报告来源网站，今天给大家分享一波~1.中华人民共和国统计局国家统计局 2. 中国互联网络信息中心中国互联网络信息中心 3. 中国信通院中国信息通信研究院 4. 艾瑞网报告_艾瑞网 5.前瞻网经济学人 - 让您成为更懂趋势的人_细分产业市场分析_前瞻经济学人App - 前瞻网 6. 极光大数据数据报告列表 - 极光7.中
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2024-01-30 19:13:23
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我们都在说大数据，我们都说大数据要从工具向思维进行转变，那么大数据思维到底是什么样的思维，下面我们就来说说大数据分析思维的三个重要的维度。 第一、描述思维 也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量
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2023-10-23 19:32:55
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大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。1、AARRR模型AARRR模型又叫海盗模型，这个模型把实现用户增长拆分成了 5
3.1 目标客户的特征分析 在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索（来源历史数据模拟推测），也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘和提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 &nbs
随着互联网时代的到来，数据已经成为企业决策的重要基础。数据的高效处理和分析对于企业发展至关重要。那么，数据分析系统有哪些呢？下面数聚就从多角度一一解析，为企业提供详细的解决方案，助企业构建起一套完善的数据分析体系。
原创
2024-01-02 08:43:10
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数据分析软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。日常的数据分析，Excel就能满足大部分需求，不过在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天，仅靠Excel解决也不现实，不过不用担心，市面上可分析数据的软件是越来越多了，小编给大家介绍几类数据分析软件，包括以下几类： 1.数据处理软件Excel和MySQL Excel：在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清
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2021-03-04 14:05:51
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作者：李阳 GrowingIO、神策、诸葛IO、TalkingData、友盟、Google Analytics for Firebase是数据分析领域广为人知的几家综合性平台，他们在用户行为研究与驱动业务增长等多个方面，都提供了丰富的分析工具和技术支持，成为许多知名企业的数据平台首选。另一个特点是，我们都将移动场景下的用户行为分析作为重点之一，而非Web时代的行为分析（这也是Google
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2023-08-08 14:57:14
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1 什么是数据分析？数据分析：就是使用分析方法和分析工具在大量数据中提取有价值的信息，形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。 再简单来说，数据分析就是用来分析数据对象内在规律的，变废为宝。 如果再做成图表，就更能清晰的看出其中的规律，方便对症下药。1.1 必备技能硬实力：Excel：数据存储、数据清洗、可视化方面，需要掌握常用的操作及重要函数，图标和数据透视功能。SQL：SQL语句的提取分析。SP
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2023-08-07 21:26:50
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一、大数据系统简介扫健康码了没？相信大家每天都会不厌其烦地听到这种询问。支付宝付款，相信大家也是每天都在扫码付款，这已经成为了生活的一部分。这些能产生非常巨量数据的应用系统，我们称之为大数据系统。大数据系统还需要从巨量数据中进行有效数据的筛选、处理，比如对健康码进行赋红码、绿码等。1、大数据系统定义比较官方的定义：大数据(BigData)是将包括结构化、非结构化、甚至多结构化海量数据进行整合，并通
推荐数据汇总资源：常用的数据获取方式如下: 数据存储与提取数据库这个技能放在这里，是因为这是数据分析师的必备技能。大多数的企业，都会要求你有操作、管理数据库的基本技能，进行数据的提取和基本分析。SQL作为最经典的关系型数据库语言，为海量数据的存储与管理提供可能。MongoDB则是新崛起的非关系型数据库，掌握一种即可。初学建议SQL。你需要掌握以下技能：1.查询/提取特定情况下的数据：企业数据库里的
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2024-01-30 19:20:57
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