数据分析有哪些软件工具

九斤 QA 2022-09-30 16:39:11 阅读(...)

常用的数据分析软件工具有:Tableau、smartbi、Chart.js、Raw、Datawrapper、Excel。

当前非常火爆的大数据行业由于其数据量巨大的特点,传统的工具已经难以应对,因此需要我们开发和使用更加先进的现代工具来提高工作效率。常用的数据分析工具有:Tableau、smartbi、Chart.js、Raw、Datawrapper、Excel。

数据分析 Data Analysis

Tableau

Tableau Public 是现在用的比较多的一种可视化工具。它不仅支持各种图表、图形、地图还有其他图形,制作出来的图表可以轻易地嵌入其他网页中。而且上手很容易,对新手友好,就是需要付费。

Metabase

Metabase 是一个开源的商业智能工具。它允许您询问有关数据的问题,并以有意义的格式显示结果,无论是条形图还是详细表格。

您的问题可以保存到以后,这样就可以很容易地返回它们,或者您可以将问题分组到漂亮的仪表板中。您的问题可以保存下来,以备日后使用,也可以轻松地将其返回,也可以将问题归为美观的仪表板。Metabase 还使得很容易与团队其他成员共享问题和仪表板。

首次访问 Metabase 主页,主页上将向你展示一些相关内容:

  1. 一些表格的自动浏览,如果您喜欢,可以查看并保存为仪表板(管理员可以通过单击鼠标悬停时出现的 X 来永久隐藏此部分)。
  2. 您或您的团队创建的东西将出现在一个区域,以及一个查看所有仪表板、问题和定时任务的链接。
  3. 已经连接到 Metabase 的数据库的列表(与 X 射线一样,管理员可以通过单击鼠标悬停时出现的 X 来永久隐藏此部分。您可以随时点击“浏览数据”从主导航栏查看您的数据库和表)。

数据界面

一旦你创建了一些仪表板,任何你定位在“我们的分析”收集中的仪表板都会显示在你所有团队成员的主页上,这样当他们登录到 Metabase 时,他们就知道访问哪里的数据。

  • 浏览您的数据

浏览数据

如果您在设置期间将数据库连接到 Metabase,那么您将看到主页底部列出了它和 Metabase 附带的示例数据集。单击数据库以查看其内容。可以单击一个表查看它的行,也可以单击螺栓图标以 x 射线透视表并查看对其的自动探索,或者单击图书图标到该表的数据参考视图了解更多信息。

  • 查看你的分析

当您和您的团队创建仪表板和集合时,它们将开始显示在主页上。点击“我们的分析”部分中的一个集合以查看其内容,或者点击“浏览所有项目”以查看您和您的团队所制作的所有内容。

  • 创建问题或写一个查询

单击 Metabase 右上角的“创建问题”按钮,开始对一个表进行新的简单探索,使用笔记本编辑器问一个更详细的定制问题,或者如果您想真正深入研究,可以编写一个新的 SQL 查询。

  • 新建一个仪表板或定时任务

在 Metabase 中,仪表板由保存的问题组成,您可以按照自己的意愿安排和调整问题的大小。这是追踪你所关心的重要参数和统计数据的好方法。定时任务是 Metabase 中定期调度的报告。它们可以通过电子邮件、Slack 发送,也可以两种方式同时发送。

单击主导航栏右上方的加号(+)图标,可以生成“仪表板”或“定时任务”

新建仪表盘或定时任务

  • 使用搜索进行快速找

快速查找

总是出现在屏幕顶部的搜索栏可以让您在瞬间搜索表格、仪表板、集合、保存的问题、指标、片段和定时任务。只需要输入你要找的东西的部分标题,然后回车。在任何地方按/键激活搜索栏。

DataGear

DataGear 是一款开源免费的数据可视化分析平台,使用 java 语言开发,采用 B/S 架构,支持多种数据源接入(SQL、CSV,HTTP 接口,JSON,EXCEL 等),主要功能包括数据管理,数据导入导出,数据集管理,echarts 图表管理,dashboard 管理等。

系统特点:

  1. 可管理数据库驱动可通过驱动程序管理功能添加数据库驱动程序,无需重启,即可支持连接新数据库。
  2. 多种格式的数据集支持 SQL、CSV、Excel、HTTP 接口、JSON 等多种格式的数据集。
  3.  多数据集聚合图表一个图表可添加多个不同格式的数据集,将它们聚合展示。
  4. 插件式图表类型每一种类型的图表都以图表插件形式提供,并内置了大量图表插件,管理员也可上传自定义图表插件,丰富系统图表类型。

Superset

Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard(看板),为数据分析提供了轻量级的数据查询与可视化方案。

综上所述,数据分析工具集中了业务数据分析、大数据部门、运营、人员、机器、程序、各种问题,集中爆发于这个数据通道的需求、各种不满和抱怨。

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