数据分析与商业数据分析,120个Excel商业数据分析实战案例

  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。

  

7、BI工具

  商业BI是为数据分析而生的,起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间,用数据影响决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理,数据清洗,然后是数据建模,最后是数据可视化,可以通过图表发现问题,影响决策

  以宜信ABI为例,集成了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填充、手机APP等核心功能。您可以通过表单填写和表单填写来收集和跟踪数据。可以提前处理数据源,简单拖动就可以生成各种可视化图表。

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