知识源于沉淀 锋利的工具能做好工作。数据分析必须配备有用的分析工具。
今天给大家推荐八个适合数据分析的工具。可以根据自己的需求选择最合适的工具。
一、数据获取—八爪鱼、MySQL
搜索数据是数据分析的第一步。我们需要确定想要获取的目标范围，确定要呈现的数据指标和分析维度，然后有针对性的抓取数据。
Octopus作为小白可以轻松使用的免费网页数据抓取工具，不需要任何代码。选择好爬取平台、爬取范围和数值后，就可以帮助我们抓取想要的数据。
MySQL是一种数据库工具，使用SQL语句调用已有数据库中的数据，适用于获取企业内部数据。这样会有更高的难度系数。
二、数据处理—Excel、Access
获得数据后，需要对数据进行处理，剔除冗余无用的数据，保证数据的准确性。
Excel是最常见的，也是最容易使用的。它可以帮助用户处理和分析大量数据，包括排序、过滤、计算、绘制图表等功能。可以帮助我们筛选出重要的数据。
Access数据库比excel更专业。门槛会更高，更严谨。Access具有强大的数据处理和统计分析功能。利用access的查询功能，可以方便地进行汇总、平均等各种统计。
三、数据分析—Python、SPSS
处理完数据后，我们需要分析数据之间的关系，做更深层次的分析。
Python是一种通用编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习。拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、SciPy等。，可以处理和分析各种数据。
此外，还可以使用SPSS对数据进行处理和分析。作为一款统计分析软件，功能非常强大，也很好用。数据可以用统计方法描述，用方差分析，用回归相关分析。
四、数据可视化—Dycharts、tableau
在数据分析之后，您可以选择通过数据可视化的方式直观地呈现数据。图表的呈现形式会更容易让人理解，更方便我们获取数据背后的信息，帮助我们更好地制定计划、做出决策。
镝图是一个0码在线数据可视化制作平台，拥有140多种图表模板，包括桑吉图、弦图、玉君图、玫瑰图等。，都可以添加动态效果，支持商业化。
Tableau是一个强大的数据可视化工具，它提供了直观的拖放界面和强大的可视化选项，可以快速创建交互式图表、仪表盘和故事板。
介绍完了。希望对大家有帮助。
