有没有想过为什么在搜索完度假目的地后， 你登录你最喜欢的社交媒体帐户却只看到你正在搜索的目的地的广告？这是在幕后工作的数据分析工具，以针对你和你的兴趣。
大数据和数据分析工具 和 技术 有助于向用户提供精确的广告等，世界上最大的公司对它们非常热衷也就不足为奇了。据估计，每天产生超过 2.5 千亿字节的数据，到 2020 年底，互联网将超过 44 泽字节。
最佳数据分析工具有哪些？有许多工具可以协助这个数据驱动的决策过程，而选择合适的工具对数据科学家或数据分析师来说是一个挑战。你可能会想到的常见问题是：你如何使用数据分析工具？学习数据分析有多容易？如果你是企业主，你可能会使用哪些数据进行数据分析，它们的成本是多少？
哪个数据分析工具最好？在这里，我们介绍了一些最流行的数据分析工具，以及它们的功能、优缺点。
最佳数据分析工具合集
下面列出了当今可用的一些最佳数据分析工具。这并没有涵盖所有的工具，但它们是一些最受欢迎的工具。
- Python
- R
- SAS
- Excel
- Power BI
- Tableau
- Apache Spark
让我们来看看这些工具中的每一个。
1. Python
特征：
- 库，如 Scipy、Scikit-learn、StatsModels，用于统计建模、数学算法、机器学习和数据挖掘
- Matplotlib、seaborn 和 vispy 是用于数据可视化和图形分析的包
- Python 拥有广泛的开发者社区，是使用最广泛的语言
- 使用Python 进行数据分析的顶级公司 包括 Spotify、Netflix、NASA、Google 和 CERN 等
最佳数据分析工具合集：Python 最初被设计为 用于软件和 Web 开发的面向对象的编程语言，后来针对数据科学进行了增强。它是一种功能强大的数据分析工具，非常受欢迎，而 Python 本身就是当今发展最快的编程语言之一。它也是免费和开源的。
Python 的数据分析库 Pandas 是基于 NumPy 构建的，NumPy 是Python 中最早 用于数据科学的库之一。有了 Pandas，你可以做任何事情！你可以使用数据框执行高级数据操作和数值分析。Pandas 支持多种文件格式；例如，你可以将数据从 Excel 电子表格导入处理集以进行时间序列分析。
优点：
- 适用于科学计算任何方面的一组很棒的友好库
- 适用于数据可视化、数据屏蔽、合并、索引和分组数据、数据清理等
- 广泛的开发社区
- 免费的开源软件，简单易学
- 最容易学习的编程语言之一
缺点：
- 内存占用高
- 动态类型，这可能会导致更多用户生成的错误
要了解有关 Pandas 的更多信息，请单击下方。
查看 Python Pandas 教程。
2.R
特征：
- 被统计学家用于统计分析、大数据和机器学习
- 适用于统计建模、可视化和数据分析的数据
- 通常用于探索性数据分析（EDA）
- 通过使用 脸谱， 为相关状态更新和资料照片行为分析; 谷歌 广告效果和经济预测； Twitter 用于数据可视化和语义聚类；和 Uber 进行统计分析。
最佳数据分析工具有哪些？R 是用于统计建模、可视化和数据分析的领先编程语言。它主要被统计学家用于统计分析、大数据和机器学习。作为一种通过用户编写的软件包进行增强的免费开源编程语言，它可以为数据分析师提供很多东西。
R 是探索性数据分析 (EDA) 的赢家，EDA 是一种分析数据集以总结其主要特征的方法，通常使用可视化方法。
优点：
- 使用 ggplot、lattice、ggvis 等软件包进行数据可视化和分析时非常出色。
- 开源并拥有开发者社区
- 通过 plyr、dplyr 和 tidy 等包进行数据操作
缺点：
- 陡峭的学习曲线，需要一些先验的编码知识
- 比 Python 慢
- 将其实现到 Web 应用程序中稍微困难一些
3. SAS
特征：
- 用于商业智能
- 广泛应用于医药行业、BI、天气预报
- Google、Facebook、Netflix、Twitter 使用 SAS
- SAS 用于诺华和科文斯、花旗银行、苹果和德勤的临床研究报告进行预测分析
最佳数据分析工具合集：SAS 是一种广泛用于 BI（商业智能）、数据管理和预测分析的统计软件套件。作为专有软件，公司需要付费才能使用它。推出了免费的大学版，供学生学习和使用 SAS。
SAS有一个简单易学的GUI；但是，要充分利用该工具，需要具备良好的 SAS 编程知识。SAS 的 DATA 步骤（数据步骤是创建、导入、修改、合并或计算数据的地方）有助于低效的数据处理和操作。
SAS 的可视化分析软件是用于交互式仪表板、报告、BI、自助分析、文本分析和智能可视化的强大工具。SAS 广泛应用于制药行业、BI 和天气预报。
SAS的数据分析流程如图：
优点：
- 简单的用户界面，易于学习
- 确实存在面向学生的免费大学版
- 24x7 客户支持
缺点：
- 需要付费的专有软件
4. Excel
特征：
- 大多数办公系统上都可用的广受欢迎的软件
- 易于拿起和用于基本分析
- 适合进行统计分析
- 全球超过 7.5 亿用户使用
最佳数据分析工具有哪些？Excel 是一个电子表格，是一个简单而强大的数据收集和分析工具。Excel 不是免费的，因为它是 Microsoft Office“套件”程序的一部分。它也很容易获得、使用广泛且易于学习和开始数据分析。
Excel 中的数据分析工具库提供了多种选项来执行数据的统计分析。Excel 中的图表和图形对数据进行了清晰的解释和可视化。分析工具库功能需要在 Excel 中启用和配置，如下所示：
设置工具库后，你将看到工具列表。你可以根据自己的目标和要分析的信息选择工具。
优点：
- 易于组织数据
- 内置公式和计算，轻松上手
缺点：
- excel的工作方式很可能会出现人为错误
- 随着业务规模的扩大，不适合进行大规模分析
5.Power BI
特征：
- 强大的业务分析工具
- 三层，其中一层免费
- 与其他工具集成
- 使用 Power BI 的公司包括 Nestle、Tenneco 和 Ecolab
哪个数据分析工具最好？Power BI 是 Microsoft 的另一个强大的业务分析解决方案。它有三个版本——桌面版、专业版和高级版。桌面版对用户免费；但是，Pro 和 Premium 是定价版本。
借助 Power BI，你可以通过实时仪表板和报告使数据栩栩如生。你可以将连接到许多数据源的数据可视化，并在整个组织内共享结果。
它还可以与其他工具（包括 Microsoft Excel）很好地集成，因此你可以快速上手并与现有解决方案无缝协作。Gartner 表示，微软是分析和商业智能平台的魔力象限领导者。
优点：
- 存在免费版本
- 提供实时仪表板和报告
- 与其他工具很好地集成，包括 Microsoft Excel
缺点：
- 对于此类工具的新用户来说可能很困难
- 高级层很贵
- 需要更好地连接到与 Microsoft 无关的数据源
6. Tableau
特征：
- 用于商业智能分析
- 具有拖放功能
- 快速分析和移动友好
- 使用 Tableau 的公司包括亚马逊、巴克莱和花旗银行
最佳数据分析工具有哪些？Tableau是一种为数据分析师开发的 BI（商业智能）工具，可以在其中可视化、分析和理解他们的数据。该软件不是免费的，价格根据不同的数据需求而有所不同。从好的方面来说，易于学习和部署 Tableau
Tableau 可以探索任何类型的数据——电子表格、数据库以及 Hadoop 和云服务上的数据。它也是移动友好的。
优点：
- 易于学习和部署
- 拖放功能
- 可以在几秒钟内共享带有智能仪表板的数据可视化
缺点：
- 没有免费版
- 静态和单值参数
7. Apache Spark
特征：
- 用于大数据处理
- 可以在 Hadoop、Apache Mesos、独立或云端运行
- 高性能
- 使用 Apache Spark 的公司包括 Uber、Slack 和 Shopify
最佳数据分析工具合集：Spark 是专为开发人员、研究人员和数据科学家设计的用于大数据处理的集成分析引擎。它是免费的、开源的，广泛的开发人员为它的开发做出了贡献
Spark是一种高性能工具，适用于批处理和流数据。它也可以从 Scala、Python、R 和 SQL shell 交互使用。
Spark 包括诸如用于 SQL 和结构化数据的 SparkSQL、用于机器学习的 MLlib、用于实时数据流处理的 SparkStreaming 和用于图形分析的 GraphX 等库。
优点：
- 高性能
- 可以访问一组不同的数据源
- 可以从 Scala、Python、R 和 SQL shell 交互使用
缺点：
- 软件对用户不友好
- 内存占用高
- 没有太多文档
在此处了解有关 Apache Spark 的更多信息。
你应该选择哪些数据分析工具？
哪个数据分析工具最好？如你所见，有多种数据分析工具可供选择。你最终选择什么将取决于你需要分析的内容和你自己的特定技能。
例如，如果你想要一个具有第三方支持的强大业务分析工具，你可能需要查看 Power BI。如果你想要一些（某种）免费的东西来进行更简单的数据分析，那么你可能需要 Excel。如果你从事科学工作，那么 Python 和 R 是你的最佳选择。
如果你希望在数据分析之旅中取得进展，此处列出的数据分析工具应该是一个起点。事实是，你首先需要投入时间来了解你和/或你的组织的数据需求。之后，你可以寻找适合你需求的最佳数据分析工具。
