大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析软件编程实例的问题,于是小编就整理了2个相关介绍数据分析软件编程实例的解答,让我们一起看看吧。
数据分析师需要懂编程吗?
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数据分析师通常分成两种,一种是应用级数据分析师,另一种是研发级数据分析师,区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具,把业务模型映射到数据分析工具上,从而得到数据分析的。数据分析工具比较多,比如excel就是一个传统的数据分析工具,另外还有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常做BI的数据分析师还需要进一步掌握数据库的基础知识,但是难度往往并不大。
研发级数据分析师就需要掌握编程知识了,在数据分析领域R、python、C、MATLAB等语言都有广泛的应用,目前通过Python等语言来完成数据分析也是一个比较常见的做法。其实MATLAB也是一个在数据分析领域占据重要位置的软件(语言),MATLAB功能非常强大。
在大数据时代,通过机器学习的方式实现数据分析是一个比较常见的方式,而Python语言则是一个比较常见的选择,一方面Python语言简单易学,另一方面Python语言具备丰富的库支持,比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Sympy、pandas等都是比较常见的库,这些库的使用会极大的降低算法实现的难度。
总之,对于数据分析师来说,如果想在数据分析的道路上走的更远,编程是一定要掌握的,其实编程语言本身并不是数据分析环节中的难点,比如学习Python还是一个比较轻松的过程。
对于基础比较薄弱的学习者来说,从使用工具开始学习数据分析是一个比较现实的选择。
作者简介:中国科学院大学计算机专业研究生导师,从事IT行业多年,研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域,有多年的一线研发经验。
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不知道你这边所说的编程语言指什么,SQL还是Python这种编程工具?
如果是SQL的话,那还是要具备的,毕竟做很多工作是探索性的数据分析,如果你不会自己取数的话效率很低;如果是指Python、R这种编程工具,你不会的话就要走业务分析这条路了,需要你对业务有很深的透彻理解,才能在竞争中处于不败的地位。
数据分析常规的工具有SQL、Excel、Python、R等。
数据分析师和数据挖掘工程师,前者更偏业务,后者更偏技术(即需用懂IT知识、懂算法原理)。
做数据分析最重要的基本技能是数据意识,非数据处理的编程能力:
1、对数据敏感才有发现数据背后管理意义的意识,无论什么行业,数据存在每个流转,每次交互,每次沉淀的节点,当你具备对这些数据的解读能力,对数据与数据之间的关系有足够的敏感认知时,就能发现并发掘出数据背后呈现的问题;
2、对数理有基本知识,对数据组合计算后代表的意义有挖掘能力,将具备用数据说话的能力;
3、对数据组合验证有逻辑判断能力,现在数据信息泛滥,被污染的数据也不少,需要分析师有一定的判断能力和识别能力,能够在不同数据源中快速定位有价值的数据信息,清洗干扰数据;
如上三个能力都需要丰富的工作经验和数据统计能力,数据再生能力远比编程能力更具备竞争力和发展空间。
数据分析不一定要懂编程,数据分析需要懂数据分析的理论知识,也需要精通业务知识。现在很多分析工具都可以选择。
DataViz数据可视化分析工具是在线数据分析软件(BI),无需数据分析师和IT人员的帮助,业务人员只需通过拖拽式操作即可完成数据可视化分析工作。支持拖拽数据集中维度和度量即可自动实现可视化展现以及数据***,支持数十种图表自由切换。支持连接各种业务数据库如Oracle、 MySQL、 SQL Server等、文本数据源如Excel、 Csv等。可以访问东软平台云()直接注册访问。
数据分析师,主要的工作内容和技能偏向是分析数据得出结论,所以从根本上来说是具有对数据的分析能力
在远古时代,我们只需要用excel就可以处理所有数据;但是随着社会和计算机硬件的发展,excel已经不能支撑全流程的数据分析过程,从单机的数据库到[_a***_]数据库,数据的存储和计算载体在不断的变化
面对这个变化,我们如果不掌握额外的工具技能,怎么来实现我们的核心价值-数据分析呢?
就我目前的工作来看,sql不必说;python作为一种灵活的面向对象语言在数据分析领域可以说是进可攻退可守,快速实现脚本功能或者编写稍微复杂点的例行任务都得心应手;java作为老牌的变成语言,如果有精力和时间也是要懂一点的,比如前些年在编写storm程序时就需要用到(举例说明某些特定的框架需要特定的语言),对于flink和spark程序,scala是很好的选择;所以编程语言还是要懂的,不然你怎么完成数据分析的任务?
数据分析和数据挖掘的区别,我个人认为,数据分析对现有的结果数据进行观察得出结论,所有的数据和结论都是可靠有依据的;数据挖掘则是比数据分析更深层一步,往往是数据上没有直接呈现的结论,需要在大规模数据中探索,得出一些猜测的结论。
想自学python数据分析,难不难?
学会Python numpy,Pandas这些工具的使用,这只是入门;
好点的数据分析师,对统计学,数学都有一定的熟悉,能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。
Python数据分析学习
首先,数据分析还是具备一定难度的,但是只要通过一个系统的学习过程,大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言,而是算法设计,不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式,算法设计都是数据分析的核心问题。所以,进行数据分析要具备一定的数学基础,包括高等数学、线性代数、概率论等。当然,如果通过工具进行数据分析,即使数学基本比较薄弱,也能够完成一些基本的数据分析任务,比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。
***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案,通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤,分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法,包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等,***用Python来完成这些算法还是比较方便的,因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子:
由于Python语言自身语法比较简单,所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的,难点在于算法的学习,如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外,学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解,不同行业对于数据分析维度有不同的要求,这些知识需要在工作中不断积累,在产业互联网发展的大背景下,行业知识是比较重要的。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
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到此,以上就是小编对于数据分析软件编程实例的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析软件编程实例的2点解答对大家有用。