数据分析这碗汤

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
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本文探讨了数据分析的定义，强调选择合适工具的重要性。Excel作为初学者友好的工具，适用于小型数据集；SPSS以其直观界面和强大功能受青睐；Python则在大数据处理和编程方面展现出强大潜力。数据分析涉及回归分析、相关性分析等多种方法，需根据场景选择。掌握数据思维、制定学习计划并熟练使用工具是成为数据专家的关键。

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从接触数据分析到现在这短短的几年时间里，总是会听到周围有朋友问我“你做的数据分析到底是什么”。

数据分析是什么

对于数据分析的工具来说，那真的算得上是“琳琅满目”。对于很多做数据分析的人来说，可能都会使用到EXCEL、SPSS、STATA、AMOS、EVIEWS、MATLAB、SAS、PYTHON、R等等一系列比较常见的数据分析工具，每一个工具都有他独到的地方，不同行业的人会选择适合他们自己的数据分析工具，而不是只要能做数据分析，管他三七二十一，直接拿来就用。这是数据分析的一个特别需要注意的地方。

五个手指有长有短

数据工具是一个大池子，我们需要从里面选择适合我们的工具并且熟练掌握，同时我们可能还需要搭配数据库一起，这样才能发挥他最大的威力。

EXCEL是最常见的一个数据分析工具，只要是做数据分析的人不可能不知道它。在刚开始接触并处理数据的时候，EXCEL的表格是公认最方便、最容易上手的一个工具（EXCEL可是一个超级强大的工具），但是如果你的数据量特别大，那就需要用到数据库，这个咱们后面再谈。在EXCEL以外，很多的工具都能够直接读取EXCEL里面已经处理完的数据直接进行分析判断。在EXCEL里面有一个数据分析的模块，有的OFFICE可能没有启用，就需要咱们从加载项里面把它调用出来以后才能开始使用，在这个加载项里面，已经可以做一些像描述统计、相关系数、方差分析、回归分析等十几种分析（另：还有一个规划求解也需要从加载项中调用出来才能使用）。

再说一下SPSS，这也是一款比较强大的工具，并且SPSS下面还有分支，比如专门做分析的Statistics，以及专门做挖掘的Modeler。对于SP

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