除了PowerBI外,这几个数据分析工具也很实用!

PowerBI战友联盟

共 1744字,需浏览 4分钟

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2020-08-25 20:58


如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。


这里推荐一个实用的数据分析工具-Python!

Python有很多优点,如果你能很好的运用到工作中,会发现工作效率大大提升,涨薪也是再正常不过的事情。


01

“流程可控,工作高效”



举个例子,Excel做分析的过程:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果……

繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中间如果一步有误,很多步骤都需要重新调整,浪费大量时间。

但使用Python编写每一步过程就非常方便,统一语言带来记录方法的统一。当分析过程需要修改或者复用,只需要调整设定好的参数就可以。
如果想做出各种好看的图表,使用Python可视化类工具就可以,几行代码,省时省力,还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码,不用费心费力重新做图。


02

工具库丰富



Python超高的人气带来了大量的大神,Python工具库可谓应有尽有,也为Python用途广泛打下了优秀的基础。
 
拿数据分析来说,以Python可视化必知基本库matplotlib为例,光是他的官方gallery就有26个大类527个样式,无论是数量还是质量都能碾压市面上大部分同功能软件。

matplotlib官网:https://matplotlib.org/tutorials/index.html


03

小白友好,易上手



听到Python,大家觉得是门编程语言,很多人就会有这样的顾虑:我是非计算机相关专业出身,学习Python编程是不是跑偏啦?我花大把时间在学习计算机编程上,是不是舍本逐末?

关于这一点大家大可不必担心。如今各行各业都需要数据分析能力,各行各业都需要Python,且Python的语法非常接近英语,对小白学习者非常友好,阅读Python代码就像在阅读文章下面我们看一段使用Python制作词云图的代码,非常方便易懂:

from pyecharts import WordCloud
name = data_10['关键词'].tolist()
value = data_10['出现频率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20100])
wordcloud.render('./参考案例HTML/关键词统计词云图.html')
wordcloud

导入词云工具包——设置关键词和出现频率——设置好文字和图片的大小等参数,就能获得一张词云图:
可以看到,代码在数据分析工作中能做到更高效、丰富和自由。事实上代码不仅帮助分析,更能帮助逻辑思维。

如果想要进一步了解数据分析,可以了解下网易云课堂免费推出的《3天入门数据分析师集训营》,资深数据分析大牛会带着你在项目案例中实战学习。


具体课程安排:

Day1:利用Python玩转虚拟货币投资
场景工具:利用pandas工具分解KDJ指标构成
流程处理:   交易数据爬取,业务场景分析建模和可视化
分析结果:用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯

Day2:分类算法原理大揭秘,领略贝叶斯算法的实战应用
场景工具:利用贝叶斯算法掌握算法适用的场景
流程处理:  业务场景分析,数据归类和Python语句学习
学习成果:学会操作算法库,对数据进行高效分类

Day3:学习Tableau管理数据,快速制作酷炫报表
场景工具:用Tableau学习如何管理数据
流程处理:从业务场景分析到业务、数据可视化
学习成果:高效的对数据驱动型业务做出精准决策

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