Algunas herramientas y técnicas comunes para el análisis de datos:
- Excel :
Excel
es una de las herramientas de análisis de datos más utilizadas. Permite análisis estadístico básico, gráficos y visualización de datos. - Python :
Python
es un lenguaje de programación popular que se utiliza ampliamente en la ciencia de datos. Tiene potentes bibliotecas de análisis de datos como Pandas, NumPy y SciPy. - R :
R
es un lenguaje de programación diseñado para la ciencia de datos con potentes capacidades de visualización y análisis de datos. - Tableau :
Tableau
es una herramienta de visualización de datos e inteligencia empresarial que presenta datos a través de gráficos intuitivos y paneles interactivos. - SQL :
SQL
es un lenguaje utilizado para gestionar y procesar bases de datos relacionales. Permite la consulta, análisis y agregación de datos.
Plataforma y enlace de aprendizaje de análisis de datos:
- Kaggle :
Kaggle
es una comunidad de ciencia de datos en línea que ofrece una amplia gama de conjuntos de datos, concursos y recursos tutoriales.
https://www.kaggle.com/
- Coursera :
Coursera
es una plataforma de aprendizaje en línea que ofrece muchos cursos de análisis y ciencia de datos.
https://www.coursera.org/learn/data-analysis
- DataCamp :
DataCamp
es una plataforma de aprendizaje de ciencia de datos en línea que ofrece tutoriales sobre herramientas de análisis de datos como Python, R y SQL.
https://www.datacamp.com/
- Udemy :
Udemy
es una plataforma educativa en línea que ofrece una gran cantidad de cursos de análisis de datos y ciencia de datos.
https://www.udemy.com/topic/data-analysis/
- Data.gov :
Data.gov
es un repositorio de datos públicos proporcionado por el gobierno de EE. UU. que contiene varios tipos de conjuntos de datos que pueden usarse para análisis e investigación.
https://www.data.gov/
Ejemplo de código de análisis de datos:
- Python (Libra Pandas)
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;