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一、Tableau简介
1、下载链接
2、使用技巧
二、其他常用数据分析工具
1、Microsoft Excel简介
1.1、下载链接
1.2、使用技巧
2、Python简介
2.1、下载链接
2.2、常用库的安装方式和使用技巧
2.2.1、Pandas
2.2.2、NumPy
2.2.3、Matplotlib
3、R语言简介
3.…目录
一、Tableau简介
1、下载链接
2、使用技巧
二、其他常用数据分析工具
1、Microsoft Excel简介
1.1、下载链接
1.2、使用技巧
2、Python简介
2.1、下载链接
2.2、常用库的安装方式和使用技巧
2.2.1、Pandas
2.2.2、NumPy
2.2.3、Matplotlib
3、R语言简介
3.1、下载链接
3.2、常用库的安装方式和使用技巧
3.2.1、ggplot2
3.2.2、dplyr
3.2.3、tidyr
4、Power BI简介
4.1、下载链接
4.2、使用技巧 数据分析是从大量的数据中获取有用信息、发现规律和趋势的过程。为了更好地进行数据分析我们需要使用一些工具来帮助我们。本教程将为您介绍数据分析工具Tableau以及其他一些常用工具。
一、Tableau简介
Tableau 是一款功能强大的数据可视化工具它可以帮助您轻松地将数据转换为易于理解的视觉效果。Tableau 的主要特点是拖放式操作即使没有编程基础也能进行数据处理和可视化。
1、下载链接
Tableau 提供了多个版本包括免费的个人版Tableau Public和付费的专业版Tableau Desktop。您可以根据自己的需求选择合适的版本。Tableau Public免费版Tableau Desktop付费版
2、使用技巧 数据导入在 Tableau 中您可以通过点击“连接数据”按钮从各种数据源如 Excel、CSV、SQL 数据库等导入数据。 数据清洗在“数据源”选项卡中您可以对数据进行预处理包括更改字段类型、重命名字段等。 创建工作表在“数据源”选项卡中您可以对数据进行预处理包括更改字段类型、重命名字段等。 创建仪表板仪表板可以帮助您组合多个工作表以便于您展示和共享分析结果。在“仪表板”选项卡中拖动需要展示的工作表调整布局和样式。 筛选器与参数通过使用筛选器和参数您可以让用户根据自己的需求动态地调整图表。筛选器可以限制显示的数据范围而参数可以让用户输入值或选择选项。 计算字段在 Tableau 中您可以创建计算字段来进行更复杂的数据处理和计算。计算字段使用 Tableau 的函数库支持数学运算、逻辑判断、日期处理等。 交互式可视化Tableau 支持在图表之间进行交互例如您可以通过点击一个图表中的数据点高亮或筛选其他图表中的相关数据。 发布与共享Tableau 可以将您的工作成果发布到 Tableau Server 或 Tableau Public从而便于您共享数据可视化结果。 二、其他常用数据分析工具
1、Microsoft Excel简介
Microsoft Excel是一个强大且广泛使用的电子表格软件适用于数据整理、分析和可视化。它的公式功能和数据透视表功能使数据分析更加方便快捷。
1.1、下载链接
Microsoft Excel下载链接
1.2、使用技巧 排序和筛选在数据分析中经常需要对数据进行排序和筛选。在Excel中可以使用“排序”和“筛选”功能来完成这些操作。 数据透视表数据透视表是Excel的一个重要功能可以将数据按照不同的维度进行汇总和分析。通过数据透视表可以轻松地生成各种汇总和交叉分析报表。 图表Excel提供了各种图表类型如柱形图、折线图、饼图、散点图等。通过图表可以更直观地展现数据的变化趋势和分布情况。 条件格式条件格式可以让数据在满足特定条件时自动进行格式化比如颜色填充、加粗、下划线等。通过条件格式可以快速地发现和标记数据中的异常值和趋势。 公式和函数Excel提供了各种内置公式和函数如求和、平均数、最大值、最小值等。可以通过这些公式和函数来计算和分析数据。 数据验证数据验证可以限制数据输入的范围和格式避免数据输入错误和不规范。比如可以设置只能输入数字、日期、邮件地址等。
2、Python简介
Python是一种高级编程语言广泛应用于数据分析和机器学习领域。Python有许多流行的数据分析库如pandas、numpy、matplotlib、scipy等。
2.1、下载链接
Python下载链接
2.2、常用库的安装方式和使用技巧
2.2.1、Pandas
安装方式python命令行界面输入
pip install pandas
使用技巧Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame它们可以用来表示一维和二维数据集合。Pandas提供了丰富的数据操作和转换功能如数据切片、过滤、聚合、合并、排序等。Pandas还支持多种数据文件格式如CSV、Excel、SQL、JSON、HTML等。
2.2.2、NumPy
安装方式python命令行界面输入
pip install numpy
使用技巧NumPy的核心数据结构是ndarray它可以表示任意维度的数值数组。NumPy提供了各种数学函数和统计函数如加、减、乘、除、矩阵运算、FFT、线性代数、随机数生成等。
2.2.3、Matplotlib
安装方式python命令行界面输入
pip install matplotlib
使用技巧Matplotlib可以用来绘制各种2D和3D图表如折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、热图、3D散点图等。Matplotlib还支持各种交互式和动态图表如动画、实时更新、缩放、平移、标记等。 3、R语言简介
R是一种流行的统计分析软件具有强大的数据分析和可视化能力。R的生态系统中有丰富的统计分析和可视化库如ggplot2、dplyr、tidyr、reshape2等。
3.1、下载链接
R语言的官方链接
RStudio的下载链接RStudio是R语言的一种常用集成开发环境它可以更方便地进行R语言的编程和数据
3.2、常用库的安装方式和使用技巧
3.2.1、ggplot2
安装方式在R命令行中输入以下代码
install.packages(ggplot2)
使用技巧ggplot2的核心函数是ggplot()它可以设置数据和图形元素的映射和属性。其他常用函数包括aes()、geom_XXX()、facet_grid()等它们可以用来设置图形的几何类型、分面、颜色、标签、主题等。可以通过在线文档和示例来学习ggplot2的更多用法。
3.2.2、dplyr
安装方式在R命令行中输入以下代码
install.packages(dplyr)
使用技巧dplyr是一个数据处理库主要用于数据切片、过滤、聚合和合并等操作。它提供了一组简洁、一致的函数如filter()、select()、mutate()、group_by()、summarize()、join()等。可以通过在线文档和示例来学习dplyr的更多用法。
3.2.3、tidyr
安装方式在R命令行中输入以下代码
install.packages(tidyr)
使用技巧tidyr是一个数据清洗库主要用于数据整理和重塑。它提供了一组函数如gather()、spread()、separate()、unite()等可以用来对数据进行长宽变换、分列、合并等操作。可以通过在线文档和示例来学习tidyr的更多用法。 4、Power BI简介
Power BI是一种微软的商业智能工具可以进行数据可视化、报表和仪表板的创建和共享。它支持多种数据源和数据整合方式并提供了各种可视化工具和定制选项。
4.1、下载链接
Power BI的官方链接 4.2、使用技巧
Power BI可以连接各种数据源并且支持使用R和Python等编程语言进行数据分析和可视化。以下是Power BI的基本使用方法通过深入学习和实践可以更好地掌握Power BI的数据分析和可视化能力。 数据源连接Power BI支持各种数据源的连接包括Excel、CSV、SQL Server、MySQL、Oracle等数据库以及在线数据源和云服务。可以通过“获取数据”选项来连接数据源然后进行数据清洗和转换操作。 数据转换和清洗Power BI提供了Power Query和Power Pivot两种数据转换和清洗工具可以对数据进行各种操作如筛选、排序、聚合、合并、分列、替换、填充等。通过这些工具可以将不同的数据源整合在一起并将数据转换成合适的格式和结构。 数据建模和计算在Power Pivot中可以进行数据建模和计算操作创建数据模型、计算字段、指标和关系。可以使用DAX语言来编写各种复杂的计算公式和表达式如SUM、AVERAGE、MAX、MIN、IF、COUNT、FILTER等。 可视化和报表Power BI提供了各种可视化工具和组件可以根据需求创建各种图表、表格、矩阵、地图、仪表板等。可以使用图表设计器和格式化工具来进行定制和美化添加标签、标题、注释等。可以创建交互式报表和仪表板支持各种交互式和实时更新功能。 共享和发布Power BI可以将报表和仪表板发布到云服务中支持各种共享和协作功能。可以将报表嵌入到其他应用程序中如SharePoint、Teams等实现数据的更广泛传播和应用。 -----------------------------------------------------------------我是分割线--------------------------------------------------------------
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