数据分析工具 Top 8

你能想象一个没有工具箱的水管工吗? 没有,对吧? 数据从业者也是如此。如果没有他们的数据分析工具，数据从业者就无法分析数据、可视化数据、从数据中提取价值，也无法做数据从业者在日常工作中做的许多很酷的事情。

根据你最感兴趣的数据科学职业——数据分析师、数据科学家、数据工程师等等——你的数据科学工具箱将略有不同。

在本文中，我们将提供一些每个成熟的数据分析师都必须拥有的数据分析工具的列表。从本质上讲，数据分析师关注的是:

• 收集、处理和执行统计数据分析以发现重要的模式。
• 将大型数据集转换和操作为可用的形式，例如报告或演示文稿。
• 通过数据可视化和数据讲故事技术交流数据见解。

选择数据分析工具的标准

数据科学是一个快速发展的行业。每天都有新的软件和工具，包括数据分析工具。在这样一个充满活力的生态系统中，选择正确的工具可能具有挑战性，特别是如果您是数据科学的新手。

像任何工具箱一样，没有任何工具可以解决您作为数据分析师将面临的所有问题。相反，关键是要有一套完整而平衡的工具，帮助你在每种情况下取得成功。

每个案例都是不同的，您或您工作的公司必须考虑几个因素才能找到最适合您需求的因素。在下面，您可以找到在选择数据分析工具之前应评估的因素列表：

确定业务需求

这可能是最重要的因素。虽然问问自己想学习什么工具以及你最喜欢什么工具很重要，但你永远不应该忘记问问你的公司——或者你想工作的公司——需要什么。这是有道理的：如果团队的其他成员使用 Python，那么首先学习 R 可能不是最明智的决定。

同时，您应该始终关注最新趋势和尖端数据技术，以便学习它们并增加您在团队中的价值。

可扩展性和灵活性

在过去的几年里，大数据格局发生了巨大变化。如今，数据驱动型公司处理大量格式各异的数据，这些数据通常以近乎实时的方式进行处理。

在这种背景下，可扩展性和灵活性对于成功至关重要。数据科学技术领域正在迅速发展，有许多工具和应用程序专门设计用于应对与数据量、速度和可变性增加相关的挑战。因此，在选择工具时，请始终牢记您或您的团队需要多少灵活性和可扩展性。

易用性和学习曲线

数据分析工具的易用性和复杂性差异很大。一般来说，特性和高级功能越多，学习曲线就越陡峭。相比之下，更简单的数据分析工具更适合非技术用户，他们将能够快速上手。

8 个顶级数据分析工具

考虑到上述因素，以下是数据分析师的前 9 个数据分析工具列表。

1. Python

Python 在几种编程语言的流行指数中排名第一，是数据分析师的必备工具。Python 是一种开源且用途极其广泛的编程语言，在数据科学行业和其他学科（如 Web 开发和视频游戏开发）中具有广泛的适用性。

您能想到的任何数据科学任务都可以使用 Python 完成。这主要归功于其丰富的生态系统。Python 拥有数以千计的强大软件包，并由其庞大的用户社区提供支持，可以执行各种操作，从数据预处理、可视化和统计分析到机器学习和深度学习模型的部署。

由于其简单易读的语法，Python 通常被称为初学者最容易学习的编程语言之一。

但是，在处理大量数据时，其他编程语言和解决方案（例如 Julia 或 Spark）可以提供比 Python 更好的性能和效率。

2. R 语言

虽然不像 Python 那样流行，但 R 仍然是数据分析师的首选。经常被描绘成 Python 的主要竞争对手，学习这两种语言中的一种（或两种）是成为数据分析师的关键一步。

R 是一种开源的、特定于领域的语言，专为数据科学和高级计算而设计。R 在金融和学术界非常流行，是数据操作、处理和可视化以及统计计算和机器学习的完美语言。

R 拥有庞大的用户社区和大量用于数据分析和机器学习的专用库。一些最著名的属于 Tidyverse 系列，这是一个数据科学包的集合。它包括用于数据操作的 dplyr 和强大的 ggplot2，这是用于 R 中数据可视化的标准库。

与 Python 相比，初学者可能会发现 R 更难且通用性更差。然而，如果你是数据科学的新手，或者想在你的武器库中添加新的语言，学习 R 是一个完美的选择。

3.SQL

世界上大部分数据都存储在数据库中。SQL（结构化查询语言）是一种特定于领域的语言，允许程序员与数据库进行通信、编辑和提取数据。如果您想成为一名数据分析师，必须具备扎实的数据库和 SQL 知识。

了解 SQL 将使您能够使用不同的关系数据库，包括 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 等流行系统。

无论您选择 Python 还是 R 来开始您的数据分析师之旅，您都应该考虑学习 SQL。由于其声明性、简单的语法，与其他语言相比，SQL 非常容易学习，并且在此过程中会对您有很大帮助。

然而，虽然 SQL 的语法看起来简单而初级，但编写高级 SQL 查询可能很棘手，尤其是在处理大型复杂数据库时。

4. Julia

尽管 Julia 是一门相对年轻的语言，直到 2011 年才发布，但它已经给数值计算领域留下了深刻的印象。

Julia 是一种新的、令人兴奋的编程语言，它从一开始就被认为是科学计算、机器学习和数据挖掘的理想语言。Julia 通过包含 C 的速度、Python 的通用编程能力和 R 的统计能力来实现这一目标。

近年来，Julia 稳步发展势头强劲，越来越多的数据从业者选择 Julia 而不是 Python，因为它的性能令人惊讶。

然而，Julia 还没有像 Python 和 R 等语言那样被广泛采用。它有一个较小的社区，没有主要竞争对手那么多的图书馆。

5. Excel

Microsoft Excel 不需要太多的介绍，因为每个人都知道它。作为数据分析的经典工具，在过去的几十年里，许多大师都预言了它将消亡。然而，这些预测大错特错。尽管出现了更灵活、更强大的工具，但 Excel 仍然是许多日常数据分析任务的首选工具。

Excel 将强大的功能与用户友好的界面相结合，使其成为成熟数据分析师和技术水平较低的用户的完美工具。由于它与 Microsoft BI 堆栈（包括 PowerBI）的顺利集成，它也是一个很棒的工具。

Excel 专门设计为一种可访问且易于使用的工具。然而，这是有代价的：Excel 不像 Python 或 R 等其他工具那样灵活，一些复杂的操作可能不那么简单。

然而，学习 Excel 是一个明智的选择，因为您作为数据分析师的部分工作很可能涉及处理 Excel 电子表格。

6. Spark

在处理庞大的数据集时，传统的数据分析工具，如 Python 或 R，可能不足。要高速处理包含数百万行的数据集，需要一组不同的工具，这些工具结合了先进的技术来提供高性能。

在这些解决方案中，Apache Spark 可能是最受欢迎的。Spark 是一个用于集群计算的平台。Spark 允许您将数据和计算分布在具有多个节点的集群上（将每个节点视为一台单独的计算机）。拆分数据可以更轻松地处理非常大的数据集，因为每个节点只能处理少量数据。

Spark 的关键之一是它与其他数据分析工具（包括 Python）的集成。PySpark 是实现魔法的 Python 包。这些集成使数据分析师能够更轻松地开始使用 Spark。

7. PowerBI

Power BI 是一种基于云的业务分析解决方案，可用于将不同的数据源汇集在一起、对其进行分析，并通过可视化效果、报表和仪表板呈现数据分析。

根据 Gartner 魔力象限，Microsoft 的 PowerBI 是业内 BI 解决方案的领导者。借助 Power BI，可以轻松访问组织内部和外部几乎任何设备上的数据。

Power BI 的基本功能包括：

• 直接连接到 Excel，并与其他 Microsoft 产品轻松集成
• 能够压缩数据并从大型数据集中提取见解
• 使用 R 和 Python 的可定制性
• 使用 Power Query 导入、筛选和转换数据
• 适应性强且友好的用户体验。

但是，与 Excel 一样，Power BI 有时会以辅助功能的名义牺牲灵活性。某些操作可能难以执行，并且某些区域的功能可能会受到限制。同样，尽管 PowerBI 具有直观的界面，但它可能很复杂，尤其是在与其他相互关联的工具一起使用时。

每个有抱负的数据分析师都应该精通至少一种 BI 工具。Power BI 无疑是最佳候选者之一。

8. Tableau

Tableau 于 2003 年在斯坦福大学成立，是一款功能强大且广受欢迎的数据可视化工具，可让您同时分析来自多个来源的数据。

Tableau 是目前一流的 BI 工具之一。顶级公司使用它从大量原始数据中提取见解。得益于其直观而强大的平台，技术和非技术用户都可以创建可视化仪表板和工作表。

在许多方面，Tableau 提供与 Power BI 相同的功能。但是，对于初学者来说，它被认为是一个更复杂的工具。因此，如果您只对构建简单的图表感兴趣，您应该选择不太复杂的选项。此外，Tableau 的一个重要缺点是它没有免费版本，因此您必须支付相当昂贵的订阅费用才能使用它。

数据分析工具的未来趋势

在数据科学行业，一切都在迅速发展。任何一个小小的创新突破，都可以彻底改变技术格局。今天看似主流的工具和解决方案明天可能会变得过时，因为具有强大新功能的新兴技术进入市场。

ChatGPT 推出后引发的 AI 革命清楚地说明了这一点。凭借其令人印象深刻的功能、ChatGPT 和许多其他由大型语言模型提供支持的生成式 AI 技术，AI 正在迅速改变数据科学和软件开发的构思方式。