データ分析のための一般的なツールと手法は次のとおりです。
- Excel :
Excel最も一般的に使用されるデータ分析ツールの 1 つです。基本的な統計分析、グラフ作成、データの視覚化が可能になります。 - Python :
Pythonデータサイエンスで広く使用されている人気のあるプログラミング言語です。Pandas、NumPy、SciPy などの強力なデータ分析ライブラリを備えています。 - R :
Rは、強力なデータ分析および視覚化機能を備えたデータサイエンス用に設計されたプログラミング言語です。 - Tableau :
Tableau直観的なグラフとインタラクティブなダッシュボードを通じてデータを表示する、データ視覚化およびビジネス インテリジェンス ツールです。 - SQL :
SQLリレーショナル データベースの管理と処理に使用される言語です。データのクエリ、分析、集計が可能になります。
データ分析学習プラットフォームとリンク:
- Kaggle :
Kaggle幅広いデータセット、コンテスト、チュートリアル リソースを提供するオンライン データ サイエンス コミュニティです。
https://www.kaggle.com/
- Coursera :
Coursera多くのデータ分析およびデータ サイエンス コースを提供するオンライン学習プラットフォームです。
https://www.coursera.org/learn/data-analysis
- DataCamp :
DataCampPython、R、SQL などのデータ分析ツールに関するチュートリアルを提供するオンライン データ サイエンス学習プラットフォームです。
https://www.データキャンプ.com/
- Udemy :
Udemy多数のデータ分析およびデータ サイエンス コースを提供するオンライン教育プラットフォームです。
https://www.udemy.com/topic/data-analysis/
- Data.gov :
Data.gov米国政府が提供する公開データ リポジトリで、分析や研究に使用できるさまざまな種類のデータ セットが含まれています。
https://www.data.gov/
データ分析のコード例:
- Python (パンダライブラリ)
import pandas as pd
#读取CSV文件为DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")
#查看前几行数据
df.head()
#查看数据信息
df.info()
#计算各列统计信息
df.describe()
- R：
#读取CSV文件为DataFrame
df <- read.csv("data.csv")
#查看前几行数据
head(df)
#查看数据信息
str(df)
#计算各列统计信息
summary(df)
- SQL：
--连接数据库
USE dbname;
--查询数据
SELECT column1, column2, column3
FROM tablename
WHERE condition;
--计算各列统计信息
SELECT COUNT(column), AVG(column), MAX(column), MIN(column)
FROM tablename;