参详:这些数据分析语言和工具,该如何选用?(上)
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前段时间,考研结束了,衷心祝愿奋斗了几年的朋友们都能考上梦想中的大学。人生短暂,世界很美好。我希望通过努力,你我可以体验生活的每一点。
先说个题外话哈哈哈哈,今天要跟大家分享的是那些超级好用的数据分析软件,好用好炸,讨厌这么晚才见。
基于菜单的操作软件
电子表格软件一哥:Excel
Microsoft Excel 是 Microsoft 为使用 Windows 和 Apple Macintosh 操作系统的计算机编写的电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的营销,使 Excel 成为最受欢迎的个人电脑数据处理软件。
其实在数据量不大的时候,我们经常把它作为平日数据预处理的首选菜单式软件,比如快速填充、缺失值填充、数据格式规范化等。另外,excel强大的文本和数值处理功能也使得表格软件中的不可动摇的状态成为可能。
市场研究的宠儿:SPSS
SPSS 是 Statistical Product and Service Solutions 的缩写。同一个菜单软件spss和excel有什么区别,就像我给SPSS戴上帽子:市场研究的宠儿一样。SPSS中有一套完整的统计分析模块。菜单式的分步操作也让非统计学专业的学生可以自己实现一套统计分析。另外,数据结果输出窗口和数据编辑窗口的分开布置也让我特别喜欢。这不像 excel 都在一张纸上。
中小型网站数据库爱好者:MySQL
MySQL以其高性能、低成本和良好的可靠性成为过去最流行的开源数据库,因此在互联网上的中小型网站中得到了广泛的应用。随着 MySQL 的不断成熟,它逐渐被用于更大型的网站和应用程序,例如 Wikipedia、Google 和 Facebook。
什么?数据库也能做数据分析吗?当然,这里的数据分析并不是在深层次上使用统计分析或算法进行挖掘和建模。这里的分析更多的是提取特定条件的数据,对数据进行简单的汇总统计。
编程语言软件
统计学家自己的工具:R
R 语言是一种自由软件编程语言和操作环境,主要用于统计分析、绘图和数据挖掘。
R 基于 S 语言的 GNU 项目数据分析软件,因此它也可以用作 S 语言的实现。通常,用 S 语言编写的代码无需修改即可在 R 环境中运行。R 的语法来自 Scheme。
基本上,学统计学的同学都会使用R语言进行统计分析。R 的显着特点之一是它内置了各种统计和数值分析功能。
R的功能也可以通过安装包来增强(在各个领域,实现各种分析功能的包真的是五花八门)。由于其 S 血统,R 比其他专注于统计或数学的编程语言更面向对象。
R 的另一个优势是绘图功能。绘图具有印刷的质量,还可以添加数学符号,因此R语言也可以作为可视化工具。
数据分析网红:python
对于python,数据科学界的大佬们真的把它当成了掌上明珠,什么“人生苦短,我学python”,什么“学python,养发养肝”。Twitter 充满了令人愉悦的气味(有趣)。
Python 是一种完全面向对象的语言。函数、模块、数字和字符串都是对象。并且全面支持继承、重载、派生、多重继承,有利于增强源码的复用性。Python 支持重载运算符,因此 Python 也支持泛型设计。
但是,作为一种胶水语言,python的原生语言对于数据分析来说还远远不够。pandas库的开发和更新,让python变成了数据分析的流量小众。此外数据分析软件,scikit-learn 机器学习库也让数据分析师偏爱它。
Duang,目前,上述数据分析学习软件CDA Data Analysis Institute都有相关课程。欢迎探索。
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