运行数据分析将帮助公司发现模式、趋势和联系，帮助他们做出更好的选择并更有效地运营业务。 然而，由于存在多种工具和技术，决定哪种数据分析工具最适合研究可能具有挑战性。 因此，本文将重点介绍顶级数据分析工具的功能和优势。
谁是数据分析师？
数据分析师使用不同的工具和技术来研究、收集、组织和运行来自各种来源的数据分析，以帮助组织实现其业务目标。 他们使用逻辑、统计技术和计算机编程将数字转化为组织可以用来改进工作流程和业务流程的信息。 数据分析师负责区分重要数据和不太重要的数据，他们通常负责数据质量并为内部和外部利益相关者准备报告。
什么是数据分析师工具？
数据分析师工具是软件应用程序或平台，允许数据分析师研究、收集、清理、运行分析和可视化数据，以得出见解并做出数据驱动的决策。 此外，它们还允许用户访问各种操作和功能，使他们能够管理数据分析过程的不同领域。
最佳数据分析师工具
顶级数据分析师的工具和软件包括：
#1。 微软Excel
Microsoft Excel 的数据分析工具也称为分析工具库，是一个插件，可为分析师提供用于财务、研究、统计和工程数据分析的各种工具。 其特点包括：
- 易于激活：通过转到“文件”菜单的“选项”选项卡，选择“加载项”，然后从“管理”下拉列表中选择“Excel 加载项”，可以轻松激活分析工具库。
- 多种分析选项：激活后，分析工具库提供各种数据分析工具，例如回归、直方图、方差分析 (ANOVA) 和 t 检验等。
- 输出表格和图表：它使用适当的统计或工程宏函数来计算并在输出表中显示结果。 除了输出表之外，一些工具还生成图表。
- 单个工作表分析：数据分析功能在一个工作表上运行，结果显示在第一个工作表上，空格式化表格显示在其余工作表上。
#2。 画面
Tableau 是流行的数据分析工具之一，以其出色的可视化效果、速度、交互性和移动支持而闻名。 它具有可视化的拖放界面，无需丰富的编码专业知识即可轻松创建交互式可视化和仪表板。 Tableau 的可视化功能使其成为商业智能领域的热门选择。 其特点包括：
- 直观且用户友好的界面：Tableau 是一个用户友好的可视化分析平台，无需技术专业知识即可探索和分析数据。
- 强大的数据探索： Tableau 的 VizQL 技术支持通过拖放操作进行快速视觉模式识别和数据探索。
- 用于数据探索的灵活前端：Tableau 为各种技术能力的用户提供了多功能数据探索前端，提供高级分析、复杂计算、R/Python 集成、群组分析和预测功能，以实现更好的理解和协作。
- 与 R 和 Python 集成：Tableau 与 R 和 Python 集成，增强了分析能力并支持多元线性回归以获取数据洞察。
- 可访问性和协作： 它为组织提供可视化分析，包括用于移动数据访问的 Tableau Mobile、浏览器探索以及用于增强可见性和改善数据协作的嵌入式集成。
＃3。 潜望镜数据
Periscope Data 是一个商业智能平台，支持与流行的数据仓库和数据库集成。 它是一种数据分析工具，允许技术分析师使用 SQL、Python 或 R 转换数据，而技术含量较低的用户可以轻松创建和共享仪表板。 Periscope Data 还提供安全认证，例如 HIPAA-HITECH。 Periscope Data 的特点包括：
- 统一数据平台：Periscope Data 提供了一个统一的平台，用于从多个来源获取、存储、分析和报告数据，确保数据来源单一
- 支持 SQL、Python 和 R：Periscope Data 集成了 SQL、Python 和 R，使数据专业人员能够在同一开发环境中执行复杂的分析、构建预测模型并创建交互式可视化。
- 数据可视化：Periscope Data 提供了一个全面的数据可视化套件，具有各种图表选项，允许用户创建自定义可视化并了解部门进度。
- 数据治理和安全： Periscope Data 提供了全面的数据治理模块，供用户控制访问、创建隔离环境并确保数据安全性和合规性。
- 直观的用户界面和查询管理：Periscope Data 提供直观的界面，包含临时查询工具、SQL 编辑器、自动完成、格式化和探索模式，以实现高效的数据分析和查询管理。
#4。 电力BI
Microsoft 提供 Power BI，一种商业智能工具。 它允许用户从各种来源导入数据并创建实时仪表板和报告。 Power BI 支持 AI 和 Excel 集成，并提供预构建和自定义数据连接器。 它允许企业通过强大的分析和可视化更好地理解他们的数据。 使用 Power BI 的优点包括：
- 实时仪表盘：Power BI 允许用户创建即时更新的实时仪表板，以解决问题并寻找机会。
- 友好的用户界面：Power BI 具有直观的界面，使用户可以轻松可视化和分析数据。
- 数据集成：Power BI 支持轻松集成来自各种来源的数据，包括 Excel、SQL Server、Azure、Salesforce 等。
- 合作：Power BI 使用户能够与其他人共享他们的仪表板和报告，使数据分析项目的协作变得轻松
#5. Splunk的
Splunk 是一个流行的大数据收集和分析平台，可以从大量机器数据中获取见解。 它使组织能够有效地管理应用程序、IT 运营、合规性和安全监控。 Splunk 提供了多种用于数据分析的工具和功能，例如：
- 索引和搜索： Splunk 对容器中的数据进行索引和关联，以用于搜索、警报、报告和可视化。 它发现趋势、创建测量结果并诊断问题。
- 实时和历史数据分析：Splunk 允许企业通过流畅的用户界面分析和可视化数月或数年的数据。
- 与结构化数据集成：Splunk 通过将机器数据与关系数据库和数据仓库集成来增强运营智能和业务洞察力。
- 可扩展性：Splunk 可以快速从单个数据中心扩展到多个数据中心。
- 资料建模：领域专家可以将索引数据塑造成一个或多个数据集，以帮助最终用户评估业务案例，而无需学习 Splunk 的搜索处理语言。
#6。 数据平
Datapine 是一种数据分析工具，使客户可以快速轻松地访问其商业智能数据，而无需 SQL 或数据库知识。 它提供了一个直观的拖放界面来分析数据库。
使用 DataPine 的好处包括以下几点：
- 实时决策：在线数据分析使公司能够分析过去的趋势、监控当前的绩效并预测未来。 这增强了工作流程、决策制定和收入。
- 提高生产力和数据质量：将公司数据集中在在线数据分析工具中可以减少错误和不良解释。 因此，业务用户无需 IT 支持即可提取、分析和显示数据。
- 预测分析：Datapine 分析历史和当前数据以检测趋势和模式。 它可以准确预测未来的绩效，让组织在数据方面保持领先地位。
- 数据可访问性和安全性：DataPine 支持远程访问数据，确保任何支持互联网的设备上的安全性和安全连接.
#7. RStudio（位置）
RStudio（Posit）是一种流行的编程语言和集成开发环境（IDE），用于数据分析和统计计算。 它提供了一个用户友好的界面，用于编写、执行和调试 R 代码以及查看和操作数据。 RStudio 的功能包括：
- 代码编辑器：RStudio 是一个代码编辑器，具有语法突出显示、完成和调试工具，可提高效率和实时输出。
- 工作区浏览器：RStudio 的工作区浏览器跟踪环境的变量、函数、列表和数据框。 这种对象的可视化显示有助于操作和分析数据。
- 部署：RStudio 支持 Shiny，让您可以在 R 中构建 Web 应用程序和交互式仪表板，而无需进行 Web 开发或部署。 这使得与其他人共享您的数据分析项目变得更加容易。
- 协作和可重复性：Git 集成允许在 RStudio 中进行协作。 RMarkdown 提供包含文本、代码、图形和结果的报告。 这有助于确保数据分析工作流程的可重复性。
#8。 SAS
SAS 是一个用于高级统计数据分析、多变量分析、商业智能、数据管理、可视化和预测分析的软件套件。 其特点包括：
- 平台独立性：SAS 是平台无关的，这意味着它可以在 Linux 和 Windows 等各种操作系统上运行。 这种灵活性允许用户在他们喜欢的操作系统上使用 SAS。
- 数据访问： SAS 允许轻松访问原始数据文件和外部数据库中的数据。 它可以读取和写入几乎任何格式的数据，使其能够灵活地处理不同的数据源。
- 商业智能：SAS 擅长数据转换、分析和操作，为商业智能任务提供精细控制和偏好。
- 高级分析：SAS 为数据驱动的决策和洞察提供高级分析功能。
#9。 MySQL 工作台
面向数据库架构师、开发人员和 DBA 的可视化工具，提供数据建模、SQL 开发和综合管理工具。 其功能可帮助开发人员和数据分析师使用 MySQL 数据库。 其特点包括：
- 可视化数据库设计和数据建模：MySQL Workbench 通过可视化建模和约束简化了架构设计、数据分析和查询创建。
- 数据探索与分析：MySQL Workbench 通过 SQL 查询、过滤和排序来帮助数据探索和分析。
- 与其他数据分析工具集成： MySQL Workbench 与其他工具集成，以增强数据可视化、报告和统计分析。
- 实时SQL分析服务： MySQL Workbench 支持实时数据分析并从实时 SQL Analysis Services 数据中获取见解。
#10。 定性
凭借行业特定功能，超过 11,000 个世界品牌使用该研究软件进行市场研究。 它提供了一系列用于分析调查数据的功能。 其特点包括以下几点：
- 统计 iQ 部分：Qualtrics Stats iQ 是一款用户友好的统计工具，可利用 Qualtrics 和外部来源的数据进行深入分析、趋势识别和预测建模.
- 基于云的平台：Qualtrics 是一个基于云的平台，可以从任何地方进行数据分析，从而允许用户远程工作。
- 与现有系统集成：Qualtrics 通过 API 与现有系统集成，简化分析并减少额外工作。
- 一流的支持： Qualtrics 提供专家支持，确保用户能够扩展数据分析任务并在可靠的帮助下适应增长目标。
#11。 刀
KNIME 是一个开源数据分析平台，允许用户使用可视化界面构建数据工作流程。 它提供各种数据操作、转换和分析工具以及与其他数据科学工具的集成。 其特点包括：
- 根据需求扩展执行：KNIME 通过内存流、多线程数据处理和 Apache Spark 上的分布式计算来增强工作流性能。
- 改进的用户体验/用户界面：KNIME Analytics Platform 5 增强了用户体验并简化了初学者的可视化工作流程。
- 数据建模和可视化：KNIME 提供数据洞察工具，包括建模和可视化，并与 Keras、TensorFlow、H2O、R 和 Python 等开源项目集成，以实现统一数据分析。
- 保持质量和准确性：KNIME 通过提供透明度、文档和跟踪数据来源、步骤和建模方法来保证高质量的分析，以便于维护和纠正。
- 省时功能：KNIME 为原型设计和测试提供了节省时间的功能，包括用于特征工程、超参数优化和模型可解释性的预构建组件。
＃12。 ERWIN 数据建模器 (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) 是一款功能强大的数据建模工具，提供一系列数据分析和管理功能。 其主要特点包括：
- 数据治理和智能：Erwin Data Modeler 是数据定义的中央存储库，可实现可见性、治理和数据治理。 它支持业务术语、规则和最佳实践，推动战略数据的使用。
- 数据建模能力：Erwin Data Modeler 是一款用于设计、部署和理解复杂业务和技术数据结构的综合工具，支持 IDEF1X 和维度建模符号。
- 元数据管理：Erwin Data Modeler 可自动化数据管理和治理流程，通过跨集成、主数据、元数据和分析计划的一致性、清晰度和重用来增强企业数据价值。
#13。 橙子
领先的数据挖掘软件，使用统计、人工智能和机器学习技术来识别大型复杂数据集中隐藏的趋势和模式。 其特点包括：
- 可视化编程：Orange 为数据分析工作流程提供了可视化编程界面，无需代码即可轻松探索和分析。
- 丰富的工具箱：Orange 为数据分析任务提供了多样化的工具箱，包括用于输入、过滤、采样、插补、特征操作、可视化以及监督和无监督学习算法的小部件。
- 用于扩展功能的附加组件：Orange 提供用于各种数据分析的附加组件，使用户能够执行专门的分析并处理特定的数据类型。
- 开源和跨平台：Orange 是一个开源软件包，在 GPL 许可下发布，可在 GitHub 上获取，支持 macOS、Windows 和 Linux。
大数据分析工具
大数据分析工具是用于存储、处理和分析大量数据以提取有意义的见解和模式的软件和技术。 有各种可用的大数据分析工具，包括开源的和商业的，具有不同的特性和功能。
一些流行的工具包括 Atlas。 Ti、IBM SPSS Modeler、Cloudera Enterprise 和 Microsoft Power BI。 这些工具提供定性数据分析、预测建模、数据可视化以及与其他统计和编程语言集成等功能。
为您的企业选择大数据分析工具时应考虑的三件事是：
- 分析能力：寻找提供各种类型分析模型的工具，例如预测挖掘、决策树、时间序列和购物篮分析。
- 集成：考虑该工具是否可以与其他统计工具和编程语言集成以进行自定义分析。
- 数据导入和导出：检查从该工具导入和导出数据以及将其连接到您的大数据存储库是否容易。
数据分析师使用哪些技术？
数据分析师使用各种技术和工具来分析数据并得出有意义的见解。 数据分析师用于分析的技术包括：
- 定量分析
- 定性分析
- 数据可视化
- 数据清洗和预处理
- 数据探索
- 数据建模
研究数据分析工具
关于研究中的数据分析，有多种工具可以帮助您收集、处理、分析和可视化数据。 研究中流行的数据分析工具有：
- Excel：Excel 是广泛使用的数据分析工具之一，特别是对于研究中较小的数据集。
- SPSS：SPSS是一种广泛应用于社会科学和商业研究的数据分析软件。
- Stata：Stata是经济学、社会科学等研究领域常用的数据分析软件包。 Stata 以其易于使用和处理大数据而闻名。
- Apache Spark：Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 Spark 提供多种语言的 API，包括 Python 和 R，使其成为数据分析研究的便捷工具之一。
数据分析软件
数据分析软件对于企业有效管理和分析数据至关重要。 它允许用户有意义地排列、解释和呈现数据。 有多种数据分析软件可供选择，每种软件都具有特性和功能。
选择最佳数据分析软件的技巧
- 在选择数据分析软件之前，了解您的组织想要分析的数据类型以及数据集成要求非常重要。
- 确定谁将使用数据分析软件。 因此，请考虑该工具对与您的企业相关的可视化的支持。
- 评估数据分析软件的数据建模能力。
- 考虑数据分析软件的价格和许可模式。
SQL用于数据分析吗？
结构化查询语言（SQL）用于查看数据。 它是一种功能强大的语言，专为与关系数据库一起使用而设计。 它还允许用户从数据库获取数据、更改数据并检查数据。 此外，数据分析师和科学家经常使用 SQL 作为编程语言来执行过滤、聚合和转换数据等任务。
什么是四种分析类型？
四种分析类型是描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。
- 描述性分析：描述性分析使用数据聚合和挖掘技术总结历史数据，以发现趋势和模式。 它还经常以图表和图形等视觉表示形式呈现，为进一步分析提供见解。
- 诊断分析： 诊断分析使用数据探索、可视化和统计分析来分析过去的事件，以揭示根本原因、关系和相关性。
- 预测分析：预测分析使用历史数据预测未来结果，利用统计建模、机器学习和数据挖掘来实现各种目的，例如需求预测、客户细分、欺诈检测和风险评估。
- 规范分析：规范性分析使用优化和模拟等先进技术提供行动建议。 此外，它还重点关注场景及其对关键绩效指标的潜在影响。
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参考资料
