
虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗 。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面 。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具 。
【常用的数据分析工具有哪些】Python
Python,是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言 。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库 。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起 。
常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库 。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现 。
R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统 。它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法 。
SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件,具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,能够读取及输出多种格式的文件 。
Excel
可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域 。
SAS软件
SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体 。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法,其分析技术先进,可靠 。分析方法的实现通过过程调用完成 。许多过程同时提供了多种算法和选项 。
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