数据分析与商业数据分析,120个Excel商业数据分析实战案例

　　随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业不可回避的话题。企业在发展过程中积累了大量的数据。对这些数据进行专业的分析，将促进企业更好更精准的发展，有效防范企业决策的经营风险。通过数据分析，可以提取出乍看之下杂乱无章的数据背后的信息，总结出研究对象的内在规律，帮助管理者做出判断和决策，采取相应的策略和行动。

　　俗话说，要想把自己的事情做好，先要磨刀霍霍。好的数据分析工具可以帮助你做更多的事情，立刻提高学习效率。下面是几个被提到最频繁，使用最多的数据分析工具。

1、EXCEL

　　Excel作为一个入门级的工具，是最基础最主要的数据分析工具。Excel具有各种强大的功能，如表单创建、数据透视表和VBA。Excel的系统如此庞大，没有更好的分析工具，可以根据需要分析数据。可以满足大部分数据分析工作的需要，同时提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计学理论的用户来说非常容易，但是处理的数据量很小。

2、SPSS

　　SSS是世界上最早使用图形菜单驱动界面的统计软件。它最突出的特点是极其友好的界面和干净的输出结果。用户只要掌握一定的Windows操作技能，熟悉统计分析原理，就可以使用该软件为具体的科研工作服务。SSS以类似于EXCEL电子表格的方式输入和管理数据。数据接口相对通用，所以可以很容易地从其他数据库读取数据。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程，完全可以满足非统计专家的工作需求。

3、SAS

　　SAS是世界上最大的软件公司之一，也是商业智能和分析软件及服务的全球领导者。SAS功能强大，可编程，所以很受高级用户欢迎。正因为如此，它是最难掌握的软件之一，而且多用于企业工作。需要SAS程序来处理和分析数据。如果程序中有错误，很难发现并纠正错误。

4、R

　　r是一种统计计算和映射的语言，不仅仅是一种语言，更是一种数据计算和分析的环境。它的主要特点是免费开源，各种模块一应俱全。CRAN是R的集成存档网络，提供各种第三方功能包，从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社交网络分析到自然语言处理，从各种数据库的各种语言接口到高性能计算模型。所以可以说R得到的行数越来越多。

5、Python

　　Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言。Python的语法简洁明了。读好的Python程序就像读英语一样。Python活跃在数据分析与交互、探索性计算、数据可视化等领域。Python也有很强的编程能力。这种编程语言不同于R和matlab，Python有非常强的数据分析能力。此外，你还可以用Python制作爬虫，编写游戏，自动化运输。广泛应用于这些领域，这些优势可以用一种技术解决所有的商业服务问题。这充分说明Python有利于各种业务的整合。Python可以大大提高数据分析的效率。

6、SQL

　　毫不夸张的说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门容易。概括起来就是增、删、改。SQL需要掌握的知识点主要有数据定义语言、数据操作语言、数据控制语言；在数据操作语言中，需要知道SQL的执行顺序和语法顺序，熟悉SQL的关键函数，知道各种SQL join的异同。总之，SQL是数据分析的必备技能。