排名Excel数据分析工具

EXCEL数据分析方面表现突出

数据分析软件是一个非常只能得数据分析软件，Excel 可以很方便的熟悉你的使用习惯，帮助你建立自己的数据分析习惯，在工作中对大数据整理有非常便利的功能。软件中包含着多个模板，让数据分析工作者轻松创建电子表格或自行创建，软件中包含多种计算公式执行计算。

 

数据报告的呈现方式突出

让您可以更加直观的统计与分析大数据，在创建表单、做数据透视表、VBA等表现都卓越，EXCEL以图表和图形的方式进行分析结果报告的展示，可以让大数据实现图形化报表的效果，将数据更加直观的表现出来，让阅览者一目了然，很快的找到数据中存在的问题与商机。只需单击即可轻松创建预测并预测趋势。

 

Excel在数据分析中的实用性

在我们工作中随处可见Excel的身影，不论是作为数据统计，或者是制作项目报表，以及我们每周要写的工作总结都会用到它，对于这个数据分析软件来说我们对Excel并不陌生，由于它的普遍性导致了我们在使用Excel时非常顺手，这也是作为一个数据分析师初学者所要掌握的个数据分析软件，也是一个数据分析的基础软件。

 

在数据分析中Excel的不足

数据分析学是一门数字科学，但是在我们的生活中以及工作中所要获取精准的大数据，Excel作为数字化呈现的一把好手，它能够将大数据数字化方面的数据呈现的十分，但是我们有没有想过，在我们做数据分析时有很多的数据不单单是数字化的方式，还有一些属于情感方面的文字性的数据在里面，这个时候Excel就没法处理这些情感文字的数据，这就是Excel在数据分析中的不足。

 

所以数据分析不单单是掌握一个软件这么简单，数据分析师培训会教给你更专业的数据分析师所要掌握的数据分析软件，让数据分析成为你工作中的帮手，帮助你提升自身的能力，从数据中找到你想要的潜在价值，让别人一直苦苦追寻的答案，让你轻松获得。

 

排名第二Power BI使用面向所有人的商业智能创造数据驱动型文化

借助的分析方法，使组织中的各级员工都可以做出有把握的决定。

 

获取企业规模的自助服务分析

Power Bi在数据分析中使用范围人群可以小到个人使用，大到整个组织的大数据分析平台，降低因使用多个解决方案的附加成本、复杂性以及安全风险。

 

使用智能工具获得实用结果

使用上百个数据可视化效果、内置 AI 功能、紧密的 Excel 集成以及预见和自定义数据连接器，找到并分享有用见解。

 

帮助保护你的分析数据

获取先进的敏感度分类功能和数据丢失保护功能，即使在数据导出后，也可以帮助保持数据安全合规。

 

Power BI的特点

在数据分析中时可以将来自多个源的数据进行统一，创建能提供可操作见解并驱动实现业绩的交互式、沉浸式仪表板和报表，借助Power BI这些工具使每个人都成为数据达人

 

Power BI是一款专著于数据处理软件。这种数据分析软件都是按照数据分析的步骤进行工作的。首先是对大数据的处理，以及数据清洗，是数据建模，使用软件让数据呈现可视化的效果，用图表来识别问题并影响决策。

 

如果我们的数据量很大，使用基础的Excel数据分析软件是没法做到数据表透视的效果，所以当数据分析师遇到这种情况的时候就要使用更加专业的数据分析软件来完成数据分析的任务是无法完成数据透视表的。

 

排名第三R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的

R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组（特别是矩阵）计算操作符，拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套（源自S语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。

 

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。在数据分析中其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

 

与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

 

排名第四Python是一种跨平台的计算机程序设计语言

是一种面向对象的动态类型语言，初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

在这里使用"环境"（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。

 

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python推动者中通常是难以忍受的。Python推动者的哲学是“用一种方法，是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python推动者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

 

数据分析基本语法编辑

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Bokeh对Python操作的亮点

灵活性

Bokeh使创建常见图变得简单，但也可以处理自定义或专用用例。

互动性

使用工具和小部件，您和您的受众可以探查“假设情况”场景或深入数据详细信息。

可共享的

绘图，仪表板和应用程序可以发布在网页或Jupyter笔记本中。

高产的

在Python中可以使用您已经熟悉的所有PyData工具。

强大的

您始终可以添加自定义JavaScript以支持高级或特殊情况。

开源的

包括Bokeh服务器在内的所有内容均已获得BSD许可，可在GitHub上获得。

应用领域

构建强大的数据应用程序

Python具有强大的分析工具的强大生态系统： NumPy， Scipy， Pandas， Dask， Scikit-Learn， OpenCV等。

发布复杂的仪表盘

数据科学家和开发人员赞赏Bokeh强大的API。但是，在为更广泛的受众发布结果时，重要的是生成清晰，易于理解的演示文稿的能力。

Bokeh提供了自己的基本网格和行/列布局，使入门变得轻而易举。当您需要漂亮的响应式仪表板时，也可以将Bokeh图和小部件嵌入流行的模板中。

借助可触发真正的Python回调的各种小部件，绘图工具和UI事件，Bokeh服务器是将这些工具连接到浏览器中丰富的交互式可视化文件的桥梁。

NumPy的特性

NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包，NumPy的主要对象是齐次多维数组。它是由非负整数元组索引的所有类型相同的元素（通常为数字）表。在NumPy中，尺寸称为轴。

交互式浏览笔记本中的数据

Bokeh在JupyterLab和经典笔记本电脑中均可工作。

与您的笔记本浏览器一起使用的先进的交互式可视化仅是output_notebook遥不可及的事情，其中包括完整的嵌入式Bokeh服务器应用程序。

可视化流数据

无论您是从金融市场，物联网遥测还是物理传感器流式传输数据，Bokeh均具有高效的流式API，可帮助您掌握信息。在Bokeh服务器应用程序中，就像将新数据值传递给stream方法一样简单：

source.stream({'x': new_xs, 'y': new_ys})                                             

但是，独立的背景虚化的输出可以处理得流数据，即使用AjaxDataSource或ServerSentDataSource。

向网页添加内容

也许您已经创建了需要包含报表图表的Flask或Django网络应用。或者，也许您为Jekyll博客写了一篇文章，该文章需要一些图表来说明您的观点。

背景虚化提供了各种方法嵌入其网页中的内容：server_document对部署的背景虚化服务器应用程序，或json_items和components为独立的背景虚化输出。

NumPy扩展功能

强大的N维数组对象

复杂的（广播）功能

集成C / C ++和Fortran代码的工具

有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能

除了其明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。可以定义任意数据类型。这使NumPy能够无缝，快速地与各种数据库集成。

ndarray.ndim

数组的轴数（尺寸）。

ndarray.shape

数组的尺寸。这是一个整数元组，指示每个维度中数组的大小。对于具有n行和m列的矩阵，shape将为(n,m)。shape因此，元组的长度 为轴数ndim。

ndarray.size

数组元素的总数。这等于的元素的乘积shape。

ndarray.dtype

一个对象，描述数组中元素的类型。可以使用标准Python类型创建或指定dtype。另外，NumPy提供了自己的类型。numpy.int32，numpy.int16和numpy.float64是一些示例。

ndarray.itemsize

数组中每个元素的大小（以字节为单位）。例如，类型为元素的数组float64具有itemsize8（= 64/8），而类型complex32中的一个元素具有itemsize4（= 32/8）。等同于ndarray.dtype.itemsize。

ndarray.data

包含数组实际元素的缓冲区。通常，我们不需要使用此属性，因为我们将使用索引工具访问数组中的元素。