選什么工具要看場景。
編者按：數(shù)據(jù)科學家是21世紀的熱門工作。工欲善其事必先利其器。數(shù)據(jù)分析工具何其多，究竟用哪樣才合適？Lewis Chou在Medium上分析了3類6種工具的特點和適用場景，看完這篇文章，相信你就可以知道了。原文標題是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019 說到數(shù)據(jù)分析工具，我們總是有疑問。那么多的數(shù)據(jù)分析工具，它們之間究竟有什么區(qū)別？哪個更好？我應(yīng)該學習哪一個？ 盡管這是一個老生常談的話題，但它確實很重要，我一直在努力尋找這個終極問題的答案。如果你到網(wǎng)上搜索這個領(lǐng)域的相關(guān)信息的話，很難找到公正的看法。因為特定數(shù)據(jù)分析工具的評估者可能會從不同的角度出發(fā)，并帶有一些個人感受。 今天，讓我們撇開這些個人感受。我會嘗試跟大家一起客觀地談?wù)勎覍κ袌錾蠑?shù)據(jù)分析工具的個人看法，以供參考。 我總共選擇了三類共6種工具。接下來我會一一進行介紹。 1. Excel工具Excel具備多種強大功能，比如創(chuàng)建表單，數(shù)據(jù)透視表，VBA等，Excel的系統(tǒng)如此龐大，以至于沒有任何一項分析工具可以超越它，確保了大家可以根據(jù)自己的需求分析數(shù)據(jù)。 但是，有些人可能以為他們非常精通計算機編程語言，然后鄙視用Excel作為工具，因為Excel無法處理大數(shù)據(jù)。但是請考慮一下，我們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫臄?shù)據(jù)是不是超出了大數(shù)據(jù)的限制？在我看來，Excel就是一款全能型的播放器。它最適合小型數(shù)據(jù)，而且通過插件還可以處理數(shù)百萬的數(shù)據(jù)。 綜上所述，基于Excel的強大功能及其用戶規(guī)模，我認為它是必不可少的工具。如果你想學習數(shù)據(jù)分析，Excel絕對是首選。 2. BI工具商業(yè)智能是為數(shù)據(jù)分析而生的，它誕生的起點很高。其目的是縮短從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)決策的時間，并利用數(shù)據(jù)來影響決策。 Excel的產(chǎn)品目標不是這樣。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel畫課程表，制作問卷或用作計算器，甚至可以用來畫畫。如果你會VBA，還可以制作小型游戲。不過這些并不是真正的數(shù)據(jù)分析功能。 但是BI工具就是專門用于數(shù)據(jù)分析的。 以常見的BI工具（例如Power BI，F(xiàn)ineReport 和Tableau）為例。你會發(fā)現(xiàn)它們都是按照數(shù)據(jù)分析流程設(shè)計的。先是數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)清洗，然后是數(shù)據(jù)建模，最后是數(shù)據(jù)可視化，用圖表來識別問題并影響決策。 這些是數(shù)據(jù)分析的唯一方法，并且在這個過程中存在一些員工的痛點。 比方說，可以用BI工具來簡化重復的低附加值的數(shù)據(jù)清洗工作。 如果數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)工具Excel是無法完成數(shù)據(jù)透視表的。 如果我們用Excel來進行圖形顯示，會需要花費大量時間來編輯圖表，包括顏色和字體設(shè)置等瑣事。 這些痛點是BI工具可以為我們帶來變化和價值的地方。 現(xiàn)在，讓我們比較一下市場上的三種流行的BI工具：Power BI，F(xiàn)ineReport 和Tableau。 1 ）Tableau Tableau的核心本質(zhì)實際上是Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖?？梢哉fTableau敏銳地意識到了Excel的這一功能。它進入BI市場較早，并延續(xù)了這一核心價值。 從發(fā)展歷史和當前市場反饋的角度來看，Tableau的可視化效果更好。我不認為這是因為它的圖表有多酷，但是它的設(shè)計、顏色和用戶界面給我們一種簡單而新鮮的感覺。 確實，這就像Tableau自己的宣傳一樣，他們投入了大量的學術(shù)精力來研究大家喜歡哪種圖表，以及如何為用戶提供操作和視覺上的終極體驗。 此外，Tableau還增加了數(shù)據(jù)清洗功能和更智能的分析功能。這也是Tableau可以預期的產(chǎn)品開發(fā)優(yōu)勢。 2）Power BI Power BI的優(yōu)勢在于其業(yè)務(wù)模型和數(shù)據(jù)分析功能。 Power BI以前是Excel的插件，但是發(fā)展并不理想。因此它擺脫了Excel，發(fā)展成BI工具。作為后來者，Power BI每個月都有迭代更新，并且跟進的速度很快。 Power BI當前具有三種授權(quán)方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。與Tableau一樣，免費版的功能也不完整。但是給個人用幾乎已經(jīng)足夠。而且Power BI的數(shù)據(jù)分析功能強大。它的PowerPivot 和DAX語言讓我能夠以類似在Excel中編寫公式的方式來進行復雜的高級分析。 3）FineReport應(yīng)用 FineReport之所以獨特在于它的自助服務(wù)數(shù)據(jù)分析非常適合企業(yè)用戶。只需簡單的拖放操作，你就可以使用FineReport 設(shè)計各種樣式的報告，并輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。 FineReport 可以直接連接到各種數(shù)據(jù)庫，并且方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報、月報和季報、年報。其格式類似于Excel的界面。功能包括報告創(chuàng)建，報告權(quán)限分配，報告管理，數(shù)據(jù)輸入等。 此外，F(xiàn)ineReport 的可視化功能也非常突出，它提供了多種儀表板模板和許多自行開發(fā)的可視插件庫。 在價格方面，F(xiàn)ineReport 的個人版本是完全免費的，并且所有功能都是開放的。 3. R＆Python語言R和Python是我要討論的第三類工具。盡管像Excel和BI工具這樣的軟件已盡最大努力考慮到數(shù)據(jù)分析的大多數(shù)應(yīng)用場景，但其實它們基本上都是定制化的。如果軟件沒有設(shè)計某項功能或替某功能開發(fā)按鈕，那很可能你就沒法用它們來完成工作。 在這一點上面，編程語言是不一樣的。它非常強大和靈活。你可以編寫代碼來執(zhí)行所需的任何操作。比方說，R和Python是數(shù)據(jù)科學家必不可少的工具。從專業(yè)的角度來看，它們絕對比Excel和BI工具強大。 那么，R和Python可以實現(xiàn)哪些Excel和BI工具難以實現(xiàn)的應(yīng)用場景呢？ 1）專業(yè)統(tǒng)計分析 就R語言而言，它最擅長的是統(tǒng)計分析，例如正態(tài)分布，使用算法對聚類進行分類和回歸分析等。這種分析就像用數(shù)據(jù)作實驗一樣。它可以幫助我們回答以下問題。 比方說，數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達到的統(tǒng)計可控范圍內(nèi)？不同參數(shù)對結(jié)果的影響的大小是多少？還有假設(shè)仿真分析。如果某個參數(shù)發(fā)生變化，會帶來多大影響？ 2）獨立預測分析 比方說，我們打算預測消費者的行為。他會在我們的商店停留多長時間？他會花多少錢？我們可以找出他的個人信用情況，并根據(jù)他的在線消費記錄確定貸款金額。或者，我們可以根據(jù)他在網(wǎng)頁上的瀏覽歷史推送不同的物品。這也涉及當前流行的機器學習和人工智能概念。 結(jié)論以上比較說明了幾種軟件之間的區(qū)別。我想概括的要點的是，存在就是合理。Excel，BI工具或編程語言存在部分功能重疊，但它們也是互補的工具。每個應(yīng)用的價值取決于要開發(fā)的應(yīng)用的類型和當時的情況。 在選擇數(shù)據(jù)分析工具之前，你必須首先了解自己的工作：你會不會用到我剛剛提到的應(yīng)用場景?；蚩紤]一下你的職業(yè)方向：你是面向數(shù)據(jù)科學還是業(yè)務(wù)分析的。 譯者：boxi。 本文來自翻譯, 如若轉(zhuǎn)載請注明出處。 |
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