巨量算數(shù)的數(shù)據(jù)分析工具怎么用？可以參考以下步驟。

巨量算數(shù)的數(shù)據(jù)分析工具怎么用

1、打開瀏覽器，搜索【巨量算數(shù)】；

2、進(jìn)入官網(wǎng)下滑界面，找到【點擊進(jìn)入算術(shù)指數(shù)】。

3、在界面搜索欄中輸入想分析的關(guān)鍵詞；

4、如搜索【360安全瀏覽器】，即可查看蓋關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

5、也可選擇【添加對比詞】，如【抖音】；

6、即可查看對比結(jié)果。

編者按：數(shù)據(jù)科學(xué)家是21世紀(jì)的熱門工作。工欲善其事必先利其器。數(shù)據(jù)分析工具何其多，究竟用哪樣才合適？Lewis Chou在Medium上分析了3類6種工具的特點和適用場景，看完這篇文章，相信你就可以知道了。原文標(biāo)題是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019

說到數(shù)據(jù)分析工具，我們總是有疑問。那么多的數(shù)據(jù)分析工具，它們之間究竟有什么區(qū)別？哪個更好？我應(yīng)該學(xué)習(xí)哪一個？

盡管這是一個老生常談的話題，但它確實很重要，我一直在努力尋找這個終極問題的答案。如果你到網(wǎng)上搜索這個領(lǐng)域的相關(guān)信息的話，很難找到公正的看法。因為特定數(shù)據(jù)分析工具的評估者可能會從不同的角度出發(fā)，并帶有一些個人感受。

今天，讓我們撇開這些個人感受。我會嘗試跟大家一起客觀地談?wù)勎覍κ袌錾蠑?shù)據(jù)分析工具的個人看法，以供參考。

我總共選擇了三類共6種工具。接下來我會一一進(jìn)行介紹。

Excel具備多種強(qiáng)大功能，比如創(chuàng)建表單，數(shù)據(jù)透視表，VBA等，Excel的系統(tǒng)如此龐大，以至于沒有任何一項分析工具可以超越它，確保了大家可以根據(jù)自己的需求分析數(shù)據(jù)。

但是，有些人可能以為他們非常精通計算機(jī)編程語言，然后鄙視用Excel作為工具，因為Excel無法處理大數(shù)據(jù)。但是請考慮一下，我們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫臄?shù)據(jù)是不是超出了大數(shù)據(jù)的限制？在我看來，Excel就是一款全能型的播放器。它最適合小型數(shù)據(jù)，而且通過插件還可以處理數(shù)百萬的數(shù)據(jù)。

綜上所述，基于Excel的強(qiáng)大功能及其用戶規(guī)模，我認(rèn)為它是必不可少的工具。如果你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，Excel絕對是首選。

商業(yè)智能是為數(shù)據(jù)分析而生的，它誕生的起點很高。其目的是縮短從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)決策的時間，并利用數(shù)據(jù)來影響決策。

Excel的產(chǎn)品目標(biāo)不是這樣。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel畫課程表，制作問卷或用作計算器，甚至可以用來畫畫。如果你會VBA，還可以制作小型游戲。不過這些并不是真正的數(shù)據(jù)分析功能。

但是BI工具就是專門用于數(shù)據(jù)分析的。

以常見的BI工具（例如Power BI，F(xiàn)ineReport和Tableau）為例。你會發(fā)現(xiàn)它們都是按照數(shù)據(jù)分析流程設(shè)計的。先是數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)清洗，然后是數(shù)據(jù)建模，最后是數(shù)據(jù)可視化，用圖表來識別問題并影響決策。

這些是數(shù)據(jù)分析的唯一方法，并且在這個過程中存在一些員工的痛點。

比方說，可以用BI工具來簡化重復(fù)的低附加值的數(shù)據(jù)清洗工作。

如果數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)工具Excel是無法完成數(shù)據(jù)透視表的。

如果我們用Excel來進(jìn)行圖形顯示，會需要花費大量時間來編輯圖表，包括顏色和字體設(shè)置等瑣事。

這些痛點是BI工具可以為我們帶來變化和價值的地方。

現(xiàn)在，讓我們比較一下市場上的三種流行的BI工具：Power BI，F(xiàn)ineReport和Tableau。

1）Tableau

Tableau的核心本質(zhì)實際上是Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖?？梢哉fTableau敏銳地意識到了Excel的這一功能。它進(jìn)入BI市場較早，并延續(xù)了這一核心價值。

從發(fā)展歷史和當(dāng)前市場反饋的角度來看，Tableau的可視化效果更好。我不認(rèn)為這是因為它的圖表有多酷，但是它的設(shè)計、顏色和用戶界面給我們一種簡單而新鮮的感覺。

確實，這就像Tableau自己的宣傳一樣，他們投入了大量的學(xué)術(shù)精力來研究大家喜歡哪種圖表，以及如何為用戶提供操作和視覺上的終極體驗。

此外，Tableau還增加了數(shù)據(jù)清洗功能和更智能的分析功能。這也是Tableau可以預(yù)期的產(chǎn)品開發(fā)優(yōu)勢。

2）Power BI

Power BI的優(yōu)勢在于其業(yè)務(wù)模型和數(shù)據(jù)分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是發(fā)展并不理想。因此它擺脫了Excel，發(fā)展成BI工具。作為后來者，Power BI每個月都有迭代更新，并且跟進(jìn)的速度很快。

Power BI當(dāng)前具有三種授權(quán)方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。與Tableau一樣，免費版的功能也不完整。但是給個人用幾乎已經(jīng)足夠。而且Power BI的數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大。它的PowerPivot和DAX語言讓我能夠以類似在Excel中編寫公式的方式來進(jìn)行復(fù)雜的高級分析。

3）FineReport應(yīng)用

FineReport之所以獨特在于它的自助服務(wù)數(shù)據(jù)分析非常適合企業(yè)用戶。只需簡單的拖放操作，你就可以使用FineReport設(shè)計各種樣式的報告，并輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

FineReport可以直接連接到各種數(shù)據(jù)庫，并且方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報、月報和季報、年報。其格式類似于Excel的界面。功能包括報告創(chuàng)建，報告權(quán)限分配，報告管理，數(shù)據(jù)輸入等。

此外，F(xiàn)ineReport的可視化功能也非常突出，它提供了多種儀表板模板和許多自行開發(fā)的可視插件庫。

在價格方面，F(xiàn)ineReport的個人版本是完全免費的，并且所有功能都是開放的。

R和Python是我要討論的第三類工具。盡管像Excel和BI工具這樣的軟件已盡最大努力考慮到數(shù)據(jù)分析的大多數(shù)應(yīng)用場景，但其實它們基本上都是定制化的。如果軟件沒有設(shè)計某項功能或替某功能開發(fā)按鈕，那很可能你就沒法用它們來完成工作。

在這一點上面，編程語言是不一樣的。它非常強(qiáng)大和靈活。你可以編寫代碼來執(zhí)行所需的任何操作。比方說，R和Python是數(shù)據(jù)科學(xué)家必不可少的工具。從專業(yè)的角度來看，它們絕對比Excel和BI工具強(qiáng)大。

那么，R和Python可以實現(xiàn)哪些Excel和BI工具難以實現(xiàn)的應(yīng)用場景呢？

1）專業(yè)統(tǒng)計分析

就R語言而言，它最擅長的是統(tǒng)計分析，例如正態(tài)分布，使用算法對聚類進(jìn)行分類和回歸分析等。這種分析就像用數(shù)據(jù)作實驗一樣。它可以幫助我們回答以下問題。

比方說，數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達(dá)到的統(tǒng)計可控范圍內(nèi)？不同參數(shù)對結(jié)果的影響的大小是多少？還有假設(shè)仿真分析。如果某個參數(shù)發(fā)生變化，會帶來多大影響？

2）獨立預(yù)測分析

比方說，我們打算預(yù)測消費者的行為。他會在我們的商店停留多長時間？他會花多少錢？我們可以找出他的個人信用情況，并根據(jù)他的在線消費記錄確定貸款金額。或者，我們可以根據(jù)他在網(wǎng)頁上的瀏覽歷史推送不同的物品。這也涉及當(dāng)前流行的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能概念。

以上比較說明了幾種軟件之間的區(qū)別。我想概括的要點的是，存在就是合理。Excel，BI工具或編程語言存在部分功能重疊，但它們也是互補(bǔ)的工具。每個應(yīng)用的價值取決于要開發(fā)的應(yīng)用的類型和當(dāng)時的情況。

在選擇數(shù)據(jù)分析工具之前，你必須首先了解自己的工作：你會不會用到我剛剛提到的應(yīng)用場景。或考慮一下你的職業(yè)方向：你是面向數(shù)據(jù)科學(xué)還是業(yè)務(wù)分析的。

譯者：boxi。

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的一個多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，目的是為新一代決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)提供高效的數(shù)據(jù)開采基本構(gòu)件。系統(tǒng)具有如下特點：

提供了專門在大型數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行各種開采的功能：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。

各種開采算法具有近似線性（O(n)）計算復(fù)雜度，可適用于任意大小的數(shù)據(jù)庫。

算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。

為各種發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計了相應(yīng)的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。MineSet集成多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發(fā)掘、理解大量數(shù)據(jù)背后的知識。MineSet有如下特點：

MineSet以先進(jìn)的可視化顯示方法聞名于世。

提供多種萃誥蚰J健0ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J?、关伶灶R⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾取?br>

支持多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫?？梢灾苯訌腛racle、Informix、Sybase的表讀取數(shù)據(jù)，也可以通過SQL命令執(zhí)行查詢。

多種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。在進(jìn)行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數(shù)據(jù)項，統(tǒng)計、集合、分組數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，構(gòu)造表達(dá)式由已有數(shù)據(jù)項生成新的數(shù)據(jù)項，對數(shù)據(jù)采樣等。

操作簡單、支持國際字符、可以直接發(fā)布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大學(xué)開發(fā)的一個多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，它的前身是DBLearn。該系統(tǒng)設(shè)計的目的是把關(guān)系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)開采集成在一起，以面向?qū)傩缘亩嗉壐拍顬榛A(chǔ)發(fā)現(xiàn)各種知識。DBMiner系統(tǒng)具有如下特色：

能完成多種知識的發(fā)現(xiàn)：泛化規(guī)則、特性規(guī)則、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、演化知識、偏離知識等。

綜合了多種數(shù)據(jù)開采技術(shù)：面向?qū)傩缘臍w納、統(tǒng)計分析、逐級深化發(fā)現(xiàn)多級規(guī)則、元規(guī)則引導(dǎo)發(fā)現(xiàn)等方法。

提出了一種交互式的類SQL語言——數(shù)據(jù)開采查詢語言DMQL。

能與關(guān)系數(shù)據(jù)庫平滑集成。

實現(xiàn)了基于客戶/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統(tǒng)。