製品より転載は少しライブラリです http://www.pinlue.com/article/2020/04/0210/5110100879443.html
ビッグデータ時代の最も有利な仕事のスキルや何の未来？
、一部の人々は、AIのエンジニアは、またシニアコンサルタントは、また、ネットワークセキュリティエンジニアが.....百度から、ほとんど知っている別の後の答えを見ると言われたことを言うが、回答の80％は、同じ職業に浮上していますデータアナリスト。
より多くのジョブは、ジョブサイト、運営、製品、金融、銀行に、データ解析機能を持つことが必要であり、複数のジョブは、データ分析が必要になります。統計によると、毎日がデータ分析才能のギャップの広域北は1W以上に超えるだろう、と経験のデータ解析後の1年間、20K以上の半分月給。
私はデータ分析機能を学ぶことができますどのように、最も重要なポイントは、ツールと考えている、これは最初にそのデータ分析ツールです。そのようなFineBI等タブロー、などのデータ分析ツールは、大きく3つのカテゴリ、最初のカテゴリのExcelに分割することができ、第二のカテゴリーは、データ解析ソフトウェアである、第三のタイプは、プログラミング言語Pythonのある、R.
PS：教材については、この資料やデータ分析ツールをダウンロード受けること自由のために仕上げ、私は答えた舞台裏プライベートの手紙、「データ分析」されています！
秀でます
私は当然とも言える最も人気のあるオフィスソフトウェアの一つが皆に知られている、不思議ではない、これを言う必要はありません。シンプルなスプレッドシート、ピボットテーブル、数式を書いて、その後、VBA言語から、データ分析に加えてもExcelは、多くのことを行うことができますが、時刻表を描くことができ、数に計算機としてアンケートを行いますさらには、描画VBAの小さなゲームを書き込むために使用することができ、オールラウンドプレーヤーであると言うことができます。
しかし、Excelの欠陥は、大規模なデータを処理することができないことである、千通常は数千または10 Excelデータは、ライブ開催されますが、ビッグデータの時代に、オーダーのデータがますます大きくなり、唯一のExcelが明らかに有能ではありません。
プログラミング言語Pythonの、R
始めるためにExcelデータ分析ツール、とPython、Rは、高度なデータ分析ツールです。Pythonは基本的に、近年では最も一般的なプログラミング言語であること、およびデータ解析機能がパンダを通じて、非常に強力ですが、numpyのは、一般的なデータ分析に対処するために、このようなライブラリーとしてmatplotlibの、完全に十分ではなく、クールなデータの可視化を実現するために
強力な包括的なデータ分析ツールの一種のようにR言語、設定、統計解析、データマイニング、1のデータの可視化は、Rで、統計の面で多くの利点を示す、統計に主に焦点を当てたり、簡単なデータ分析を行います適切に適切にしっかりと。しかし、どこへ行く方向への科学的データは、その後、少し急いRの誇りのPythonを回して......
プロフェッショナルデータ解析ソフトウェア：FineBI /タブロー
データ分析ツールの2種類以上の話は、プロのデータ解析ソフトウェアの一種であり、製品定義の前にExcelがFinebi、これらの機能を描くような小さなゲームの開発など他の多くの機能は、ありますが、これだけのデータ分析ではありません、タブローは完全ではないですが、手術に特化した業界は、データ解析ソフトウェアは、データ分析を行うために設計されています。
FineBIで全体のプロセスを実行するためにFinebi Iに、その後、データリンク、データ処理、きれいな仕上げ、そしてからの最終的なデータの可視化のために、それに精通していたデータの解析を取り、より専門的で便利な、エクセルの多くを解決するため、Pythonのが存在痛みのポイント：
図1は、大量のデータをサポートするために複数のデータソースをリンク
すぐ上のExcelはショートボードに数十のデータカードの作品の何千ものが動作しません、データの大規模な大きさでサポートされていない、とFinebiはクモのエンジンを使用していることを百万の大量のデータをサポートすることができます。
また、Excelデータソースがリンクをサポートしていませんが、我々は、実際のデータ解析作業に多くの場合、異なるシステムからのデータを使用する必要があり、我々は時間があまりなく、アクセスの各辺のExcelのデータベース側を使用する必要があります。FineBIが直接データベースに接続することができ、ビッグデータプラットフォームおよびSQLデータソースの30種類以上の支持体は、Excelファイルのデータセットをサポートしています。
図2に示すように、データ処理工程
Excelなどで行うには、この種の仕事をクリーニング処理するデータ、機能の多くを記述する必要はなく、単一の操作エラーならば、ステップ引き出し動作によってそれができる唯一のステップは、この問題、何が行われたかにつながると再び二度目を開始する可能性があるとして、データ分析ソフトウェアを専門は表示されませんFineBI用いた自己作成したデータセットがデータ処理へのアプローチ、データがソート、合計、操作の平均数、データシートの合併、および動作の各ステップに単純なものとすることができますあなたは、表示、削除、変更を加えることができ、記録されます
3、データの可視化と便利分析
さて、次のステップは、視覚分析をクレンジングデータは、Excelで作成視覚的チャートは、それはクールなの可視化を実現するために、でも私たちは、多くの場合、記事のようないくつかのExcelのヒントを参照して、編集する色、フォント設定を含むチャートを、多くの時間がかかることがあります使用ピボットテーブルへの必要性、VBA機能、およびスキルの多くが完全にできるようにするので、しかしFineBIでは、単純にドラッグドラッグを視覚的に分析を行う、チャートが自動的に生成されます
例えば、我々は、販売分析テーブルを行う必要があり、唯一の売上高は、縦軸をドラッグし、横軸は日付をドラッグし、グラフが自動的に生成されます。
4、豊富な視覚化
データ分析ツールの選択は、視覚効果を検討する必要がありますので、最後に、データ分析の結果からは、非常に重要であり、FineBIは、視覚的なグラフの種類の富を築いた、だけでなく、水平に応じて、自動的に選択された垂直軸分析指標は、適切なチャートをお勧めします。
別にいくつかの基本的なグラフの種類から、チャートには、ビジネス・アナリティクスのダッシュボードを作成するために使用されるプラグインの高度なダイナミックマップ、ダイナミックなダッシュボード、可視化能力が非常に強いですが、非常に便利ですしました
いくつかのメイク使用FineBIコックピット：
全体的に私は、効率性とパフォーマンスの分析ツールのこのタイプのためのタブローの優れた選択肢は、データ分析、データ解析ツールだけでなく、必然的な傾向の将来の発展はFinebiありたいです
概要
どのデータ分析ツールの選択、携帯電話、基本的な電話、我々が持っているテキストメッセージング機能を購入するかのように、リンゴを購入したり、Huawei社はそれを購入するのですか？コストは確かに選択するように、携帯電話、外観、個人の好みと組み合わされます。選択したデータ分析ツールは、あまりにも、Excelと同じA・チャートは、Pythonは、Finebiは最終的に達成することができますが、Pythonは、エクセル10分、その後、明らかにそれはFineBIを使用しての最低コストがニーズFineBI 1分〜5分である場合の
