• 数据分析软件 【转载】


    工欲善其事,必先利其器!

    数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能,特别是要掌握分析软件工具!我曾经说过,沈老师的学习方法,一般是先学软件开始,再去应用,再学会理论和原理,因为是老师,再去教给别人!没有软件的方法就不去学了,因为学了也不能做,除非你自己会编程序。

    那么在数据分析领域,都有哪些软件分析工具呢?如何选择呢?其实很多领域或者说分析方法都有相应的软件工具,只要你想找就应该能够找到!

    这里我把软件分成纵横四个层次的的象限图来表达!

    第一维度:数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层

    第二维度:用户级——>部门级——>企业级——>BI级

    首先,存储层:

        我们必须能够存储数据,对个人来讲至少应该掌握一种数据库技术,当然也不一定要熟练操作,但至少要能够理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型,比如数据的安全性、唯一性、冗余性,表的关系,粒度,容量等,最好能够理解SQL查询语言的基本结构和读取等等!

    • Access2003、Access07等:这是最基本的个人数据库,经常用于个人或部分基本的数据存储;
    • MySQL数据库,这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的,这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力;
    • SQL Server 2005或更高版本,对中小企业,一些大型企业也可以采用SQL Server数据库,其实这个时候本身除了数据存储,也包括了数据报表和数据分析了,甚至数据挖掘工具都在其中了;
    • DB2,Oracle数据库都是大型数据库了,主要是企业级,特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了,一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
    • BI级,实际上这个不是数据库,而是建立在前面数据库基础上的,这个主要是数据库的企业应用级了,一般这个时候的数据库都叫数据仓库了,Data Warehouse,建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台,或许整合了各种数据分析,报表、分析和展现!
    第二:报表层
        当企业存储了数据后,首先要解决的报表,还不是分析问题,是要能够看到,看到报表,各种各样的报表!国内外有专门提供报表分析服务的企业和软件。
    • Crystal Report水晶报表,Bill报表,这都是全球最流行的报表工具,非常规范的报表设计思想,早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统,不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。而且很多数据库内置的报表也是采用CR报表的开发版嵌入的!
    • Tableau软件,这个软件是近年来非常棒的一个软件,当然它已经不是单纯的数据报表软件了,而是更为可视化的数据分析软件,因为我经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析,先暂列在报表层;

        这个软件从3.0开始,现在已经有了5.1版本,两年的时间已经到了服务器和Web方式了!
        当然,如果企业有上万张报表,需要好好管理起来,还有安全性,并发请求等,就需要有Server版;
        博易智讯公司专门提供Crystal Report和Crystal Report Server版销售和软件服务;

    第三:数据分析层
    这个层其实有很多分析工具,当然我们最常用的就是Excel,我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
    • Excel软件,首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常强大,甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说,有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
    • SPSS软件:当前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析,到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化,从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件。
    • Clementine软件:当前版本13.0,数据挖掘工具,我从6.0开始用,到了13版,已经越来越多的提高了更多有好的建模工具,现在改名叫PASW Modeler 13建模器了。而且与SPSS统计功能有了更多的整合,数据处理也更加灵活和好用。
    • SAS软件:SAS相对SPSS其实功能更强大,SAS是平台化的,EM挖掘模块平台整合,相对来讲,SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开,会有收获的!
    当然,我主要是采用SPSS和Clementine,有时候就是习惯,当然会了一种软件在学其他的也不是很困难!
    • JMP分析:SAS的一个分析分支
    • XLstat:Excel的插件,可以完成大部分SPSS统计分析功能
    • Ucinet社会网分析软件:SNA社会网络分析是非常流行和有价值的分析工具和方法,特别是从关系角度进行分析社会网络,关系分析非常重要,过去我们都是属性数据分析
    大家如果有需要试用版,可以联系博易智讯,他们可以提供SPSS和Clementine软件版本的咨询。

    第四:表现层
        最近我一直在研究数据可视化技术,一方面是因为Excel大家有需求,另一方面就是我第一个购买了Xcelsius,也写了《Excel高级应用与数据分析》和《数据展现的艺术——Xcelsius》。这个领域的软件,特别是一些小工具非常有价值!
    • PowerPoint软件:这个没得说了,大部分人都是用PPT写报告;
    • Visio、SmartDraw软件:这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等,而且从这里可以得到很多零件;
    • Swiff Chart软件:制作图表的软件,生成的是Flash;
    • Color Wheel软件:配色软件
    • Yed软件:网络关系图、流程图和图形分析软件,类似SNA分析,我经常用来设计流程图,还有就是分析优化关系图;
    • Netdraw软件:这是社会网络分析展现软件,主要是可视化网络关系图的,读取Ucinet软件;
    • Mindmanager软件:思维导图,非常好的软件,可以把非线性思维很快构建起来,并且项目组织管理、报告设计构想都可以应用,直接生成PPT等,当然这个软件功能非常强大,我的学生都用它来做笔记和会议记录;
    • Xcelsius软件:Dashboard制作和数据可视化报表工具,可以直接读取数据库,在Excel里建模,互联网展现,最大特色还是可以在PPT中实现动态报表;这个是我最希望应用的一个软件工具,非常有价值!
        最后,需要说明的是,我这样的分层分类并不是区分软件,只是想说明软件的应用,其实每个层次的软件都是相互融合的,追求:平台化,整合化,智能化,可视化,专业化,都是各有特色;价格也不同,有免费的,有上百万的;有单机版的,有服务器版的;有正版的,有盗版的!
        有时候我们把数据库就用来进行报表分析,有时候报表就是分析,有时候分析就是展现;当然有时候展现就是分析,分析也是报表,报表就是数据存储了!
        没有最好,只有更好,适合你的就是最好的!

    其实还有很多数据分析软件:
    • AMOS软件:结构方程式模型SEM,实证研究和理论模型的重要分析工具,从事学术研究的人,特别是社会科学工作者应该掌握;
    • Lisrel软件:结构方程式模型SEM,同上!
    • HLM软件:分层线性模型;

         注:以上资源是从沈浩老师博客中摘录,作为记录。我个人的感受,软件懂得多不一定有用,关键是做什么事情使用什么样的工具,合适的才是对的。当然在数据分析领域,沈浩老师的建议是非常值得大力弘扬的。

         沈浩老师的文档稍微早点,很多软件的版本已经发生了变化,比如spss statistics现在到20了,modeler也已经到14.2了吧,tableau已经到7了。

        我现在做笔记和一些资料和思路的汇总就是使用MindManager,另外推荐大家看一下《思维导图-三招十八式》写得很不错。数据库层面大家基本都接触了,MSSQL、MySQL、Oracle我倒是都接触到了;在分析层面我倒是很奇怪怎么没有ssas难道沈浩老师不认为微软的这个产品是数据分析软件,最近看的spss和modeler;报告层面才知道的tableau;表现层的水晶易表,这个Xcelsius之前看到过一些,没太注意,不过出的图倒是很多水晶形状的,难怪叫水晶易图。这些东西都知道一点,看来自己得串起来,让他们发挥作用,鼓励自己一下,各个环节都走对了,继续走。

      

  • 相关阅读:
    Java NIO系列教程(九) ServerSocketChannel
    Java NIO系列教程(十) Java NIO DatagramChannel
    Java NIO系列教程(七) FileChannel
    Java NIO系列教程(八) SocketChannel
    Java NIO系列教程(六) Selector
    Java NIO系列教程(四) Scatter/Gather
    简述数据库设计的范式及应用
    简述在MySQL数据库中MyISAM和InnoDB的区别
    sql语句_2
    sql语句_统计总成绩最高的前2名
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tippoint/p/2396151.html
Copyright © 2020-2023  润新知