有什么讓你相見(jiàn)恨晚的數(shù)據(jù)分析工具？JVS，這個(gè)工具允許多種數(shù)據(jù)源，操作企業(yè)也拖動(dòng)化的，可以使用下來(lái)都很簡(jiǎn)單，拖拽化的實(shí)現(xiàn)方法很多數(shù)據(jù)處理的的功能。下面簡(jiǎn)要介紹JVS-數(shù)據(jù)智倉(cāng)，部分功能已經(jīng)開(kāi)源，JVS

有什么讓你相見(jiàn)恨晚的數(shù)據(jù)分析工具？

JVS，這個(gè)工具允許多種數(shù)據(jù)源，操作企業(yè)也拖動(dòng)化的，可以使用下來(lái)都很簡(jiǎn)單，拖拽化的實(shí)現(xiàn)方法很多數(shù)據(jù)處理的的功能。下面簡(jiǎn)要介紹JVS-數(shù)據(jù)智倉(cāng)，部分功能已經(jīng)開(kāi)源，JVS開(kāi)源地址：，大俠幫幫忙demo：

數(shù)據(jù)自動(dòng)啟動(dòng)抽取智倉(cāng)自動(dòng)化抽取數(shù)據(jù)，可以設(shè)置定時(shí)任務(wù)

這個(gè)可以從多種數(shù)據(jù)庫(kù)、多種數(shù)據(jù)源參與自動(dòng)出現(xiàn)離線結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)可視化流程拖放化加工可視化流程處理數(shù)據(jù)，

篩選節(jié)點(diǎn)：

匯總表格節(jié)點(diǎn)：

數(shù)據(jù)衍生：

豎向連接上

字段設(shè)置：

加分合并：

多種數(shù)據(jù)應(yīng)用大屏、圖表、報(bào)告、API

pandas要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的位置怎么寫(xiě)？

他的位置可依據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)APP讀寫(xiě)，也這個(gè)可以根據(jù)大數(shù)據(jù)APP讀寫(xiě)，野口是可以由大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)系統(tǒng)兼容問(wèn)題讀寫(xiě)

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不光能按照對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的分析去突然發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，還都能夠?qū)嶋H經(jīng)濟(jì)學(xué)原理確立數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資或其他決策是否可行接受分析，預(yù)測(cè)未來(lái)的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為做出了決定科學(xué)合理的決策提供給依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作不吹捧，用數(shù)據(jù)深入探究工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，決定了憑印象、憑感覺(jué)決策的不科學(xué)狀況，公正客觀地捉住了工作中存在的突出問(wèn)題，使這些問(wèn)題無(wú)可辯駁地當(dāng)時(shí)的社會(huì)在面前，逼使人們只能無(wú)奈努力再努力能提高水平、如何改正問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，可以提高了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些都是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們必須輸出的對(duì)這些信息的描述，也就是我們必須說(shuō)說(shuō)別人這些信息到底是啥；因?yàn)樾畔⒍?，我們才要整理一番，畢竟整理一番了，我們才必須精煉有用嗎信息?/p>

三個(gè)杰出的的數(shù)據(jù)分析專家，要擁有200元以內(nèi)能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與展示展示，它有三個(gè)不重要的前提就是需要懂業(yè)務(wù)，以及行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程等，建議有自己獨(dú)道的見(jiàn)解。數(shù)據(jù)分析的目的就是通過(guò)研究數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)能量轉(zhuǎn)化增長(zhǎng)，若遠(yuǎn)遠(yuǎn)離開(kāi)行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析那就是這一堆沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表罷了。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師另一方面需要搭建中數(shù)據(jù)分析框架的要求，考慮統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。一方面要對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為第二步的工作目標(biāo)提出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師需要要掌握一些科學(xué)有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈話的與自身求實(shí)際工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)分析方法有：對(duì)比分析法、分組分析法、交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、條形圖分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。有高級(jí)的分析方法有：咨詢分析法、降臨分析法、聚類分析法、辨別分析法、主成分分析法、因子分析法、隨機(jī)分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是利用數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，遇到越來(lái)越繁雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師前提是要掌握到或則的工具去對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采藥、可以清洗、分析和處理，以飛速準(zhǔn)確地的到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指形象的修辭圖表和圖形想要數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)非常清晰、必須明確地淋漓盡致地展現(xiàn)進(jìn)去，使分析結(jié)果一幕了然。圖表設(shè)計(jì)什么是門(mén)大學(xué)問(wèn)，怎么你選擇圖形，如何并且版式設(shè)計(jì)，顏色整樣可以搭配等，都需要掌握當(dāng)然的設(shè)計(jì)原則。

如果沒(méi)有你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那么你也可以可以參考網(wǎng)上的推薦書(shū)籍，自己放下書(shū)本，找些案例就開(kāi)始自學(xué)。

要是你必須前輩的指導(dǎo)，這樣你可以遵循CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦的學(xué)習(xí)方法來(lái)學(xué)數(shù)據(jù)分析：

是需要，數(shù)據(jù)分析師需要三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

通常除了excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)比較比較大的概念，具體領(lǐng)域也有很多的分析工具，以及：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大要單列）

2、什么專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文主要注意想大家推薦推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，常指用于業(yè)務(wù)總結(jié)的技術(shù)和工具，通過(guò)獲取、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為能變現(xiàn)信息傳授經(jīng)驗(yàn)商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義方法為一個(gè)概括性的術(shù)語(yǔ)，3個(gè)坦克師應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，實(shí)際獲取數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并系統(tǒng)優(yōu)化決策和績(jī)效，形成一套最佳的方法的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單

自助式BI（也叫暗自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒(méi)有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，也可以按照豐富地的數(shù)據(jù)交互和一路探索功能，突然發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，使后期業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能也可以充斥于的的的BI軟件，也也可以由行業(yè)應(yīng)用軟件然后需要提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，提供給自助式BI分析什么功能，最終用戶可以不更加靈巧的與數(shù)據(jù)交互，深入數(shù)據(jù)背后的原因并挖掘到更多價(jià)值，為決策制定能提供有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，可以提供圖表同步聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等多屏幕分析功能，用戶僅需是從并不多的操作，便能能找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在不使用悠久的傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，必須先準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市，后再由IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建角色分析看板和報(bào)表，而現(xiàn)在，與此同時(shí)企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶要更急速、更不容易地訪問(wèn)數(shù)據(jù)，這將好處他們?cè)趶?fù)雜多變的環(huán)境中要好的做出決策。自身自助式BI分析工具，是可以讓這一需求能夠得到滿足，還能夠很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好到BI可視化分析整個(gè)過(guò)程中提供給了相同高度易用的分析體驗(yàn)?？偨Y(jié)人員拖拉拽飛快完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不僅僅設(shè)計(jì)過(guò)程，最終也具備水平距離特色自助身形靈活的數(shù)據(jù)神念感應(yīng)能力。分析過(guò)程與業(yè)務(wù)高度融合，真正的讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理左行。

自助餐準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員全部是可以自己設(shè)計(jì)什么儀表板和報(bào)表，據(jù)自己的業(yè)務(wù)要通過(guò)數(shù)據(jù)分析、你選合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并自然形成總結(jié)見(jiàn)解，也能真接結(jié)論自己的Excel等數(shù)據(jù)，最終達(dá)到盡量避免以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后交由IT部門(mén)開(kāi)發(fā)（或者實(shí)施廠商）的業(yè)務(wù)模式，可以不進(jìn)階企業(yè)的整個(gè)結(jié)構(gòu)運(yùn)行效率，以漸漸適應(yīng)瞬間萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

常用的數(shù)據(jù)分析方法包括100元以內(nèi)13種：

1.具體解釋統(tǒng)計(jì)

請(qǐng)看性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類，圖形和計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來(lái)請(qǐng)看數(shù)據(jù)的聚集趨勢(shì)、離散時(shí)間信號(hào)趨勢(shì)、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)主要注意除開(kāi)U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)不使用條件：當(dāng)樣本含量n會(huì)增大時(shí)，樣本值條件正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn)分析使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值條件符合正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是針對(duì)總體分布情況做的假設(shè)，

主要方法和：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査測(cè)量時(shí)的可信度，.例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表結(jié)論：用于分析線性系統(tǒng)變量或變直變量之間有無(wú)未知相關(guān)。

5.具體分析：研究現(xiàn)象之間是否是存在某種依存關(guān)系，對(duì)具體看有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討探討具體方向及咨詢程度。

6.方差分析

建議使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的副本樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差互相垂直。

7.回歸分析

和：一元線性回歸講、20塊多項(xiàng)式回歸結(jié)論、Logistic回歸分析什么包括其他輪回方法：非線性輪回、穩(wěn)定有序進(jìn)入虛空、權(quán)重計(jì)算回歸等

8.聚類分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其更具的特性進(jìn)行分類，尋找風(fēng)合算的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.辨別分析：據(jù)已掌握到的一批分類明確的樣品確立判別函數(shù)，使有一種錯(cuò)漏判的事例起碼，進(jìn)而對(duì)推導(dǎo)的一個(gè)新樣品，可以確定它來(lái)自哪個(gè)總體感覺(jué)

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為彼此互相獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量，用長(zhǎng)其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所乾坤二卦的要注意信息。

11.因子分析：一種旨在倡導(dǎo)這里有追蹤在多變量數(shù)據(jù)中、不能就仔細(xì)的觀察到卻引響或思維控制可測(cè)變量的潛在原因因子、并估計(jì)潛在動(dòng)機(jī)因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度在內(nèi)潛在因素因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C分析

R0C曲線是依據(jù)什么一系列完全不同的二分類(分界值或做出決定閾）.以真陽(yáng)性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的的曲線

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存分析什么、不對(duì)應(yīng)分祈、決策樹(shù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。