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数据分析工具软件大全(含数据可视化)

新手如何入门数据分析,成为一名数据分析师?

“工欲善其事必先利其器”,特意整理了一套数据分析各个环节常用的工具和软件,包含了:

定义问题👉数据获取👉数据清洗👉数据分析👉数据可视化👉产出数据报告

数据分析全链路工具推荐:不是所有工具都需要学,每一步根据自己的水平选择一种学专就行。

数据分析工具 + 可视化软件推荐

1、定义问题

数据分析的第一步就是确定受众及需求:

我们做这份报表是给谁看的?

他想要看到哪些内容/结论?

我做这个是想要解决哪些问题?

🔰 推荐工具:Word | Xmind

Word:收集问题、需求,确定分析维度和汇报对象

Xmind:梳理思路,确定分析流程

2、数据获取

根据上一步得到的需求、问题,确定需要呈现的数据指标以及数据分析维度,进而获取准确数据。

🔰 推荐工具:MySQL | 八爪鱼 | 后羿采集器 | 问卷星

MySQL:企业内部数据获取(附安装教程和使用教程:Mysql教程

八爪鱼:外部网站数据获取

后羿采集器:外部网站数据获取(个人认为可以快速上手,0代码基础)

🔰 另外再推荐1个浏览器插件也可以快速获取数据:webscraper 功能非常强大,同样是0代码基础

(教程地址:人人都能学会的数据爬虫课

问卷星:通过调研获取数据

3、数据清洗

获取数据后,还需要将得到的数据进行清洗,剔除空数据、重复数据等无效的数据,确保数据的精准。

🔰 推荐工具:Excel | Access | python

Excel:不多说,好上手、很强大

Access:小数据库,有门槛,但很专业

python:数据量大建议还是 python 吧,结合 jupyter notebook,简单高效

4、数据分析

获得清洗好的数据后,可以先对数据进行预分析——观察数据,预测可能会得出的结论。

对一开始设置的问题初步解答。

🔰 推荐工具:SPSS、R语言、python

SPSS:操作简单好上手,适用于分析运算、数据挖掘。

R语言:完全免费、源代码开放,但使用起来有一定门槛。

python:完善的数据分析库,pandas、numpy、matplotlib,Scikit-Learn 等

5、数据可视化

简单分析过后,可以将数据进行可视化处理,以便得出结论,佐证我们的预测。

也能以一种更清晰的形式输出观点。

方便汇报对象理解。

🔰 推荐工具:镝数图表Tableau

镝数图表:0门槛、好上手的图表可视化工具,适合个人用户。

Tableau:很经典、很强大的BI工具,适合企业用户。(如果是个人练手使用某宝上可以买个几十块的)

6、产出报告

数据可视化完毕后,就需要图文结合产出报告。

根据汇报人、汇报形式的不同,可以对报告内容和详细程度做出调整。

🔰 推荐工具:Word | PPT

Word:文档形式输出,内容尽可能详细。

PPT:演示分享,突出重点即可。(找不到PPT模板,可以看这篇《PPT模板网站推荐》)

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