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[導(dǎo)讀] 數(shù)據(jù)分析也好,統(tǒng)計分析也好,數(shù)據(jù)挖掘也好、商業(yè)智能也好都需要在學(xué)習(xí)的時候掌握各種分析手段和技能,特別是要掌握分析軟件工具!學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,一般是先學(xué)軟件開始,再去應(yīng)用,再學(xué)會理論和原理!沒有軟件的

數(shù)據(jù)分析也好,統(tǒng)計分析也好,數(shù)據(jù)挖掘也好、商業(yè)智能也好都需要在學(xué)習(xí)的時候掌握各種分析手段和技能,特別是要掌握分析軟件工具!學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,一般是先學(xué)軟件開始,再去應(yīng)用,再學(xué)會理論和原理!沒有軟件的方法就不去學(xué)了,因為學(xué)了也不能做,除非你自己會編程序。

SPSS、SAS都是用于統(tǒng)計分析,圍繞統(tǒng)計學(xué)知識的一些基本應(yīng)用,包括描述統(tǒng)計,方差分析,因子分析,主成分分析,基本的回歸,分布的檢驗等等。SPSS用于市場研究較多,SAS銀行金融和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計較多,有一些難度。

R語言像是綜合性較強的一類數(shù)據(jù)分析工具,集統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化。

展開來,講講數(shù)據(jù)分析~

這些數(shù)據(jù)分析工具的使用還是看需求,每個企業(yè)應(yīng)用的選擇和方式都不同。數(shù)據(jù)分析的概念很廣,站在IT的角度,實際應(yīng)用中可以把數(shù)據(jù)分析工具分成兩個維度:

第一維度:數(shù)據(jù)存儲層——數(shù)據(jù)報表層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)展現(xiàn)層

第二維度:用戶級——部門級——企業(yè)級——BI級

1、數(shù)據(jù)存儲層

數(shù)據(jù)存儲設(shè)計到數(shù)據(jù)庫的概念和數(shù)據(jù)庫語言,這方面不一定要深鉆研,但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲方式,數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。SQL查詢語言必不可少,精通最好??蓮某S玫膕elece查詢,update修改,delete刪除,insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。

Access2003、Access07等,這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫,經(jīng)常用于個人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲;MySQL數(shù)據(jù)庫,這個對于部門級或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用是必要的,這個時候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫的庫結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力;

SQL Server2005或更高版本,對中小企業(yè),一些大型企業(yè)也可以采用SQL Server數(shù)據(jù)庫,其實這個時候本身除了數(shù)據(jù)存儲,也包括了數(shù)據(jù)報表和數(shù)據(jù)分析了,甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了;

DB2,Oracle數(shù)據(jù)庫都是大型數(shù)據(jù)庫,主要是企業(yè)級,特別是大型企業(yè)或者對數(shù)據(jù)海量存儲需求的就是必須的了,一般大型數(shù)據(jù)庫公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺;

BI級別,實際上這個不是數(shù)據(jù)庫,而是建立在前面數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的,企業(yè)級應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫。Data Warehouse,建立在DW機上的數(shù)據(jù)存儲基本上都是商業(yè)智能平臺,整合了各種數(shù)據(jù)分析,報表、分析和展現(xiàn),BI級別的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合BI產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢。

2、報表/BI層

企業(yè)存儲了數(shù)據(jù)需要讀取,需要展現(xiàn),報表工具是最普遍應(yīng)用的工具,尤其是在國內(nèi)。過去傳統(tǒng)報表大多解決的是展現(xiàn)問題,如今像帆軟報表FineReport也會和其他應(yīng)用交叉,做數(shù)據(jù)分析報表,通過接口開放功能、填報、決策報表功能,能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出,涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI這類BI工具,可分在報表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層,涵蓋了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。FineBI和Tableau同屬于近年來非常棒的軟件,可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件,可常用FineBI從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)進(jìn)行報表和可視化分析。相對而言,可視化Tableau更優(yōu),但FineBI又有另一種身份——商業(yè)智能,所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。

3、數(shù)據(jù)分析層

這個層其實有很多分析工具,當(dāng)然我們最常用的就是Excel。

Excel軟件,首先版本越高越好用這是肯定的;當(dāng)然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常強大,甚至可以完成所有的統(tǒng)計分析工作!但是我也常說,有能力把Excel玩成統(tǒng)計工具不如專門學(xué)會統(tǒng)計軟件;

SPSS軟件:當(dāng)前版本是18,名字也改成了PASW StaTIsTIcs;我從3.0開始Dos環(huán)境下編程分析,到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包的變化,從重視醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開始越來越重視商業(yè)分析,現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測分析軟件;

SAS軟件:SAS相對SPSS其實功能更強大,SAS是平臺化的,EM挖掘模塊平臺整合,相對來講,SAS比較難學(xué)些,但如果掌握了SAS會更有價值,比如離散選擇模型,抽樣問題,正交實驗設(shè)計等還是SAS比較好用,另外,SAS的學(xué)習(xí)材料比較多,也公開,會有收獲的!

JMP分析:SAS的一個分析分支

XLstat:Excel的插件,可以完成大部分SPSS統(tǒng)計分析功能

4、表現(xiàn)層

表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化,以上每種工具都幾乎提供了一點展現(xiàn)功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實,近年來Excel的可視化越來越棒,配上一些插件,使用感更佳。

PPT:辦公常用,用來寫數(shù)據(jù)分析報告;

Xmind&百度腦圖:梳理流程,幫助思考分析,展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的層次;

Xcelsius軟件:Dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報表工具,可以直接讀取數(shù)據(jù)庫,在Excel里建模,互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn),最大特色還是可以在PPT中實現(xiàn)動態(tài)報表。

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