10个商业活动中需要的数据分析工具

简介:

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具


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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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

10个商业活动中需要的数据分析工具

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。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关文章
|
3月前
|
JSON 数据挖掘 API
结合数据分析工具,深入挖掘淘宝API接口的商业价值
随着电子商务的蓬勃发展,淘宝作为国内领先的电商平台,不仅为消费者提供了便捷的购物环境,同时也为开发者和数据分析师提供了丰富的数据资源。通过有效地调用淘宝API接口获取商品详情,再结合数据分析工具进行深入的数据挖掘,可以为商家、市场分析师及研究人员等带来巨大的商业价值
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
2019 年排名前6的数据分析工具
2019 年排名前6的数据分析工具
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 Java
提升代码质量与效率的利器——SonarQube静态代码分析工具从数据到洞察:探索Python数据分析与科学计算库
在现代软件开发中,保证代码质量是至关重要的。本文将介绍SonarQube静态代码分析工具的概念及其实践应用。通过使用SonarQube,开发团队可以及时发现和修复代码中的问题,提高代码质量,从而加速开发过程并减少后期维护成本。 在当今信息爆炸的时代,数据分析和科学计算成为了决策和创新的核心。本文将介绍Python中强大的数据分析与科学计算库,包括NumPy、Pandas和Matplotlib,帮助读者快速掌握这些工具的基本用法和应用场景。无论是数据处理、可视化还是统计分析,Python提供了丰富的功能和灵活性,使得数据分析变得更加简便高效。
|
3月前
|
数据挖掘 数据安全/隐私保护 Python
【Python数据分析】<数据分析工具>基于Excel的数据分析
【1月更文挑战第22天】【Python数据分析】<数据分析工具>基于Excel的数据分析
|
5月前
|
数据挖掘 Python
【Python】数据分析:结构化数分工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据
【Python】数据分析:结构化数分工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据
51 1
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
9 1
|
5天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
9 1
|
5天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
10 1
|
21天前
|
人工智能 监控 数据可视化
【Python】Python商业公司贸易业务数据分析可视化(数据+源码)【独一无二】
【Python】Python商业公司贸易业务数据分析可视化(数据+源码)【独一无二】
|
1月前
|
SQL 机器学习/深度学习 NoSQL
常用的数据分析方法和工具有哪些?
随着大数据时代的到来,数据分析也逐渐成为了各企业、组织以及个人的必要技能之一。但是数据分析在进行过程中,我们往往会遇到各种各样的问题,比如面对不同类型的数据,如何进行有效的分析?今天和大家分享一些常见的数据分析方法和工具,希望对大家有所帮助。

热门文章

最新文章