京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析研究院原创作品,转载要授权哟
前段时间考研结束,衷心祝愿那些奋斗数载的小伙伴们可以考到自己梦寐以求的大学。人生短暂,人间美好,希望通过努力奋斗你我都可以体会到生活的点点滴滴。
开头说点题外话哈哈哈,今天呢,小编想跟大家分享的是那些超级好用的数据分析软件,好用到吹爆它,恨这么晚才遇见。
菜单式操作软件
电子制表软件一哥:Excel
Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的计算机编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的市场营销,使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。
事实上,当数据量不大,我们常作为平日里数据预处理的一个首选菜单式软件,快速填充、缺失值填补、数据格式规范化等等,另外,excel强大的文本和数值处理函数也让它在表格软件地位不可撼动。
市场调查的宠儿:SPSS
SPSS是统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)的简称,为IBM公司的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。同样是菜单式软件spss和excel有什么区别呢,正如我给SPSS的帽子:市场调查的宠儿。SPSS里有一套完整的统计分析模块,菜单式的步骤操作也让非统计学专业的人可以自己实现一套统计分析,另外数据结果输出窗口、数据编辑窗口的分开式安排也让我特别喜欢,不像excel全部放在一个sheet里。
中小型网站数据库恋人:MySQL
MySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好,已经成为最流行的开源数据库,因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟,它也逐渐用于更多大规模网站和应用,比如维基百科、Google和Facebook等网站
什么?数据库也能做数据分析?当然这里的数据分析不是深层次的使用统计分析或者算法进行挖掘和建模,这里的分析更多是提取有特定条件的数据,对数据进行一个简单的摘要统计。
编程语言式软件
统计学人自己的工具:R
R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
R基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。
基本上学统计学的学生都会使用R 语言做统计分析,R有一个很鲜明的地方就是R内置多种统计学及数字分析功能。
R的功能也可以透过安装包增强(各种领域,实现各种分析功能的包真的是应有尽有)。因为S的血缘,R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象。
R的另一强项是绘图功能,制图具有印刷的素质,也可加入数学符号,所以R语言也可作为可视化工具。
数据分析网红:python
对于python,数据科学的大佬真的视若掌上明珠,什么“人生苦短,我学python“,什么“学python,养发护肝”。推特上充满了愉悦的气味(滑稽)。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承,有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符,因此Python也支持泛型设计。
可是作为胶水语言的python原生语句用来做数据分析可远远不够格,pandas库的开发和更新让python一下子变成数据分析的流量小生,另外,scikit-learn机器学习库也让数据分析师对其偏爱。
Duang,目前以上的数据分析学习软件CDA数据分析研究院都有相关课程的开设哟,欢迎各位宝宝前来探寻。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06