数据分析的常见工具有哪些-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的常见工具有哪些的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析的常见工具有哪些的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
2. 自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
3. 自学数据分析需要看哪些书？

数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？

数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的***集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的***集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的***之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析

当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析

在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析

通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

更多资讯请关注笔者头条号“语凡提”，向智慧化身阿凡提致敬，致力于分享大数据/数据分析/人工智能***！

自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？

01 - 思路篇

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。

现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）

02 - 技能篇

技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧

SQL：《零基础学SQL》

Python：《Python编程 从入门到实践》

R语言：《R语言实战》

EXCEL：《数据图形化，分析更给力》

PPT：《PPT，要你好看》

逻辑表达：《金字塔原理》

03 - 业务理解篇

其实每个行业的业务入门书籍不同，但是基本的商业知识要先了解下的。

了解商业模式套路：《商业模式新生代》

图形化思考，商业常识：《餐巾纸的背面》

数据分析行业的常识：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

总而言之，看完两本书，学会SQL、Excel、PPT， 就当入门了

还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐，希望对你有帮助~

以上书单来自→书单来了：数据分析十年，我只推荐这些书

1、《谁说菜鸟不会数据分析》

是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。

不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。

而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。

2、深入浅出统计学、数据分析

写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。

两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。

3、《Excel这么用就对了》

在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。

自学数据分析需要看哪些书？

一定要问问自己，自己是否适合数据分析

数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会Python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。

那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。

然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。

当你有了一定的统计学基础并且熟悉了SQL语句后，这时候你可以尝试学习一些工具了，为你的数据分析先铺好路，可以从Python入手，学习成本很低，这里推荐一本书：

这本书也是我经常看的一本书，难度比较低内容十分丰富，很适合学习基础知识。

当你掌握这些技能的时候，你已经可以做一名数据分析助理了，后面你还需要更多的时间去沉淀，学习更多知识，需要掌握更多的数据分析模型、数据分析思维、业务能力、建模能力....

最后祝早日踏进理想行业，从事理想工作。

数据分析要看的书籍，我推荐一些我觉得还不错的。大家可以先看电子版，或者去图书馆借阅，然后再选择是否需要购买。我按照数据分析需要学的东西来列举——Excel、SQL、Python、统计学、机器学习。

Excel作为常见的办公软件，拥有大量函数和公式，可以进行数据处理和图表输出。不需要编程基础，其他经常与数据接触的岗位，也建议学习。

《Excel函数与图表应用实例解析》，赛贝尔资讯，清华大学出版社：包含了Excel函数公式及其运用，非常适合入门；

《左手数据，右手图表》，徐军泰，机械工业出版社：包含Excel函数公式和动态图表两部分，相比前一本书内容更深入一些。

MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，很多中小企业甚至世界知名企业都有用到。所以学习数据库知识，我会推荐学习MySQL。

《MySQL必知必会》，[英] Ben Forta，人民邮电出版社：这本书比较系统性地讲述了我们学MySQL应该要掌握的知识，适合零基础的人。

如果非数据分析岗，只是为了满足其它岗位的少量数据处理需求，看上面三本书就够了。如果需要在数分岗位上精益下去，下面的这些内容不得不学。

Python是目前最受数据科学家青睐的预言，它拥有丰富的生态系统和强大的交互性，以及快速的开发周期。对于程序员来说，Python小菜一碟，但对于没有编程基础的人来说，学起来还是有难度的。做数据分析，只需要掌握Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn这四个库，就行了。如果岗位要求需要获取外部数据，再学一个爬虫知识即可。

《Python基础教程》，Magnus Lie Hetland，人民邮电出版社：这本书内容包括语法介绍和一些小项目的演示，真的是基础教程，适合入门；

《利用python进行数据分析》，Wes McKinney，机械工业出版社：这本书重点讲了Pandas库，少量涉及NumPy和Matplotlib，比较经典的书；

《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。

以上属于数据分析的工具篇书籍，要想成为数据分析师，最重要的还是具备数据分析思维，和掌握统计学、机器学习相关知识。

《统计学》，贾俊平，中国人民大学出版社：偏数理统计知识，可以快速帮助初学者理解统计学的基本原理框架；

《Statistical Inference》，George Casella / Roger L. Berger，Duxbury Press：本书包括概率和统计两部分的内容；

《统计学习方法》，李航，清华大学出版社：讲了机器学习的10个算法，比较全面，适合学习总结；

《非线性时间序列》，范剑青，科学出版社发行部：难度比较大的一本书，非常有启发意义；

《The Elements of Statistical Learning》，T. Hastie / R. Tibshirani / J. H. Friedman，Springer：机器学习非常好的书籍，对读者的专业素质要求较高。

最后，再啰嗦一下。入门建议先看***，进阶看书+刷题+***，高阶看书+论文+小项目，最后可以接项目+参赛（数分之路已被我安排妥妥贴贴~~~）。

~~

我经常更新一些数据分析相关的文章内容，感兴趣的可以看我主页~

到此，以上就是小编对于数据分析的常见工具有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的常见工具有哪些的3点解答对大家有用。