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数据分析工具

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数据分析工具相关知识

国内数据分析工具使用现状调查报告
前言近些年，随着越来越多的企业对数据价值的认识不断提升，数据分析工具得到了前所未有的关注，特别是以自助式BI为代表的分析产品。据知名调研机构Gartner预计，到2019年，使用自助式BI产品的用户将超过专业的数据分析人员。与此同时，在人工智能、机器学习等前沿技术的推动下，数据分析工具也正在向着自动化、智能化的方向发展，未来，数据价值也势必会得到更好的挖掘和体现。近期，为了进一步了解数据分析工具在企业内部的应用情况，国内知名数据可视化分析展示厂商DataHunter联合CDA数据分析师共同开展了《数据分析工具使用现状》的在线调查活动。本报告正是以此次调查数据为基础，可在一定程度上反应出国内数据分析产品的应用现状和未来发展趋势。样本描述1. 参与调查人员年龄段分布以21岁-30岁年龄段为主，占到了总人数的66.7%，30岁以上人群占比为32.9%。可以看出，从事数据分析相关工作的大都是年轻人，这也从侧面反映出数据分析仍是一个比较新兴的行业。当然，随着企业对于数据分析的需求愈发强烈，相信会有更多的年轻人加入这一
推荐几款可视化数据分析工具
数据析不是个事儿数据是一座待挖掘的金矿。进入数据大爆炸时代，各种数据据呈现爆发式增长，越来越多的人将通过数据来寻求事物背后规律的解答。不管是以往专业性的数据挖掘工具还是如今集成一体的数据可视化工具，都见证着数据分析发展的必然性。而未来的趋势更加倾向于数据分析呈现，可视化数据分析工具可以更加容易地上手。以下我就推荐几款自助式分析工具，尤其是对于没有数据分析专业背景，不懂挖掘算法的，以商业智能产品为主，排名不分先后。Qlikview视图种类丰富，界面互动性强。产品定位是一款可视化工具，其可视化效果可以扩展到应用程序中，或者嵌入到网站。非纯网页建构，需安装客户端。因为定位是可视化，所以在数据量不大的情况下我会选择使用，但有时会比较吃内存，与它的运算机制有关。整体还是不错的。优点：产品功能完善，图形展示感好；支持SAAS，有权限管理功能；开发和使用简单，自助数据分析和所有信息灵活直观的展示，在一个集成产品里做报表、监控和仪表盘分析；具有独特的AOL构架，在没有减弱性能的情况下快速分布。缺点：只能基于windows平
【附教学视频】可视化数据分析工具——Superset on Kyligence Cloud
前言没有声音，再好的戏也出不来；同样，没有可视化，再好的数据分析也不完美，数据可视化是大数据的『最后一公里』。当你向上级做一份关于世界人口数据的调查时，又或者你需要向客户介绍一份基于地点的产品使用量报告，你拿出事先做好的 Excel 表格或者世界地图，切换着 PPT，一个国家一个国家的分析，在听众睡眼惺忪中结束了报告；又或者你拿出了这个——统观世界地图的数据报表，一张清晰扼要的图片可胜过千言万语。希望阅读本文后，你也可以做出一份大获好评的数据分析报表。Superset 是一个用于数据探索和可视化功能的开源数据分析工具。当在 GitHub 上搜索 Data Visualization 时，Superset 的收藏数比其他可视化工具高出一个数量级。Superset 通过让用户创建并且分享仪表盘的方式为数据分析人员提供一个快速的数据可视化功能，用丰富的数据可视化方案来分析你的数据。炫目的可视化效果, 成熟的数据抽象层可以用来提供敏捷、美观、稳定的交互式分析体验。目前 Superset 支持多达47种不同的图表，根
Python数据分析工具库-Scipy 矩阵支持库
SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。可以进行插值处理、信号滤波以及用C语言加速计算。 1、积分（scipy.integrate） scipy.integrate.quad 计算定积分 scipy.integrate.quad(func, a, b, args=(), full_output=0, epsabs=1.49e-08, epsrel=1.49e-08, limit=50, points=None, weight=None, wvar=None, wopts=None, maxp1=50, limlst=50) 常见输入参数介绍：