京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
10个商业活动中需要的数据分析工具_数据分析师
虽然收集和分析“大数据”存在一些分析和技术方面的挑战,但事实上大部分公司已经能够应对这种挑战。这是因为有一些非常强大的分析工具都是免费、开源的,可以充分利用这些工具来提升自己的能力。
Alex Jones推荐了10个针对企业的大数据分析工具,这些工具不仅免费、使用方便,而且具有强大的功能和良好的资源。
1、Tableau Public
这是一个简单直观的可视化工具。它在商业活动中表现的很强大,因为它通过可视化来表达。它有足够的空间和免费使用时长让你体验,在分析的过程中,Tableau的图片呈现可以让你快速的调查一个假设、验证你的直觉,做更好的商业决策。
2、OpenRefine
它是以前的GoogleRefine,OpenRefine是一款数据清理软件,可以对准备好的一切数据进行分析。例如最近我清理了一个含有化学名称的数据库,并且各行有不同的拼写、大小写、空格等,用计算机来处理非常困难,幸运的是, OpenRefine包含许多聚类算法,对这个问题可以快速解决。
3、KNIME
KNIME可以通过可视化编程的方式来操作、分析和建模。不仅可以写代码。你还可以在操作中建立联系节点。基本上你只需要将功能模块拖拽到工作区,并将模块按照运行流程连接起来,就可以实现以往编程才能实现的工作。更重要的是,KNIME可以扩展到运行R, python, text mining,chemistry data等等,这可以让你选择用更先进的编码来分析。
Tip:读取CSV文件时需要用“File Reader”代替CSV阅读器。
4、RapidMiner
和KNIME类似, RapidMiner通过可视化编程操作,建模和分析数据。最近,RapidMiner赢得kdnuggets的软件调查。
5、GoogleFusion Tables
这是针对数据分析、大数据集的可视化和映射的一个非常强大的工具,谷歌的地图软件在其中起着重要作用。拿下面这张图来说,这是一张墨西哥湾石油生产平台的图,我只需要上传数据,Google Fusion Tables确认维度和经度的数据之后就开始工作了。
6、NodeXL
NodeXL是针对网络和关系的可视化分析软件。想想科技巨头地图上代表LinkedIn或Facebook的连接,NodeXL提供了进一步精确的计算。如果你在不需要那么先进的东西,你可以看看Google Fusion Tables,或者尝试用Gephi。
7、import.io
从网上抓取网页和信息曾经是技术人员的专利,现在用import.io,每个人都可以从网站和论坛获取数据。简单提出你想要的数据,几分钟之后import.io就可以通过你的搜索知道你在找什么,从而会挖掘、提供数据用于你的分析或输出。
8、Google Search Operators
不可否认谷歌最初是一个强大的资源和搜索公司,运营商可以让你快速过滤掉谷歌的结果得到的最有用的和相关的信息。比如说,你正想从ABC咨询里寻找一个今年的数据科学报告。如果我们认为该报告可能是PDF格式的,可以搜索
“数据科学报告”网站::ABCConsulting.com Filetype:PDF
然后在下面的搜索栏,使用“搜索工具”来屏蔽去年的结果。这在发现新的信息或市场研究方面非常有用。
9、Solver
Solver是一个在excel中做优化和线性规划的工具,允许你设置一些约束条件(例如不超过什么价格,要在哪天之前完成之类)。虽然更有效的优化可能会需要另一个程序(例如R的优化包),但是Solver应用范围比较广。
10、WolframAlpha
Wolfram Alpha的搜索引擎是一个隐藏的宝石,可以媲美苹果的Siri。WolframAlpha类似于不那么智能的Google,对科技搜索提供详细的回复,对微积分作用也能快速的搜索。对企业用户来说,它提供了信息图表,对历史价格、商品信息、主题概述。
虽然这些工具使得分析更简单,但他们只是把信息放进去然后进行分析,这些你自己也可以做到。所以用一点时间来学习新的技巧,用这些工具来提高自己完成工作。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14