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数据库数据分析工具(数据分析网站)

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ITBeer科技资讯 2024-12-03 07:19:29

摘要 数据分析,数据库,工具,网站

来源: 风口星

数据库数据分析工具(数据分析网站)

我推荐一些常用的大数据分析工具

1.专业的大数据分析工具

2.各种Python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能的可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

1、数据处理工具:Excel

数据分析师,在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio,Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位,因此,在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库:MySQL

Excel如果能够玩的很转,能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限,如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化:Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术,那么在如今“颜值为王”的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观。

EXCEL MATLAB Origin等等

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识,并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单,只需点击鼠标,选择菜单命令就可以完成大部分工作,获得满意的结果。但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel,然后加载宏,里面有一些分析工具,不过有时需要数据库软件支持

数据库管理员(DBA)和BI商业数据分析方向的学习内容有所不同。若你打算从事BI方向的工作,首先需要掌握SQL语言,这是一种非常强大的工具,常常需要编写复杂的SQL语句,几乎可以被视为一门编程语言。此外,BI分析师还需精通各种报表制作工具,例如开源的Superset和Metabase,这些工具可以帮助我们快速生成各种报表和图表,从而更好地进行数据分析。

如果目标是成为DBA,那么学习范围将更广。首先,你需要熟悉数据库的基本操作,包括增删改查等常见的数据库操作。同时,你也需要了解一些数据设计规范和权限管理的知识,以确保数据的安全性和规范性。在技术层面,你还需要掌握关系型数据库的各种存储结构,比如B-Tree、哈希索引等。此外,操作系统层面的知识也是必不可少的,比如操作系统的基本原理、文件系统管理等。

数据库管理员的工作不仅仅是管理和维护数据库,还需要解决各种与数据库相关的技术问题。因此,DBA需要具备扎实的编程基础,熟悉各种编程语言,如Python、Java等。同时,还需要了解各种数据库备份和恢复策略,以确保数据的安全性和完整性。此外,DBA还需要掌握一些性能优化技巧,提高数据库的运行效率。这些技能将帮助DBA在实际工作中更好地应对各种挑战。

总之,无论是BI商业数据分析还是DBA数据库管理员,都需要具备扎实的SQL基础和数据库知识。同时,BI方向更注重数据分析和报表制作,而DBA则更侧重于数据库的管理和维护。选择合适的方向,根据自己的兴趣和职业规划来学习相应的知识和技能,将有助于你更好地实现职业目标。

  文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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