SQL，Python和R —为什么需要统一分析堆栈？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-19
根据公司属性及其在我们网站上的行为，潜在客户的价值有多大？
在接下来的30天内，我们将产生多少数据？
下个月哪些客户可能流失？
SQL，Python和R
要执行的商业智能，你需要移动过去在SQL的KPI和标准可能并开始使用更加强大和灵活的工具，如Python的和R。这些是用于高级统计分析和建模的成熟语言，学习如何利用它们将使您能够更快，更高效地发展自己的业务，但这并不容易，事物发生的方式为了从您的工作中获得收益，Python和R需要成为您的分析堆栈的一部分，并且它们需要以一种与SQL一样易于使用的方式进行集成，不幸的是，Python和R通常与其他分析工具分开生活，即使您的公司已经在使用它们，也经常通过R使用它们，这意味着每次练习都是数据工程的一个复杂挑战，即使完成工作，结果也会从可视化和报告解决方案中删除。
Python和R通常需要在多个工具之间切换才能使用
实际上，我们已经看到，当涉及Python或R时，分析人员经常不得不使用三个或更多工具来完成单个分析，这导致了无数挑战，预测分析完成缓慢，难以保持更新，并且一旦产生结果，往往无法提高分析师所想象的业务影响，新范式缺少的是一种将Python和R与其余数据分析堆栈进行本机集成的方法，SQL中的数据库访问和数据建模应在使用Python和R的同一平台上进行，以便分析人员可以快速地同时迭代数据集和模型。数据可视化应该简单而灵活，从而使分析师能够以思考的速度探索他们的数据。
集成过程如下所示：
使用本机跨数据库联接来合并来自整个公司的数据，从而直接在SQL中转换数据。结果将自动进行版本控制，并保持状态。
自动将新数据集作为数据框导入到本地Python和R编辑器。没有更多的数据工程！
使用已知的库和包对数据建模。您的工作将自动进行版本控制，并与您的团队共享。
立即在小部件中可视化Python和R的结果，并与同事共享结果。
这种新型的分析工作流程意味着高级分析可以通过准确，的数据更快地进行。企业将能够将预测性分析直接集成到其指标，KPI和仪表板中，并且不仅对业务的去向，而且对业务的去向有了更好的了解。此外，它将分析整合到可以维护安全性，自动进行版本控制的位置，并且其他分析师可以轻松地找到工作。
用于云数据团队的SQL，Python和R
在接下来的30天内，我们将产生多少数据？
下个月哪些客户可能流失？
这些类型的问题可将客户带入更高级别的商业智能-预测分析。
SQL，Python和R
要执行的商业智能，你需要移动过去在SQL的KPI和标准可能并开始使用更加强大和灵活的工具，如Python的和R。这些是用于高级统计分析和建模的成熟语言，学习如何利用它们将使您能够更快，更高效地发展自己的业务，但这并不容易，事物发生的方式为了从您的工作中获得收益，Python和R需要成为您的分析堆栈的一部分，并且它们需要以一种与SQL一样易于使用的方式进行集成，不幸的是，Python和R通常与其他分析工具分开生活，即使您的公司已经在使用它们，也经常通过R使用它们，这意味着每次练习都是数据工程的一个复杂挑战，即使完成工作，结果也会从可视化和报告解决方案中删除。
Python和R通常需要在多个工具之间切换才能使用
实际上，我们已经看到，当涉及Python或R时，分析人员经常不得不使用三个或更多工具来完成单个分析，这导致了无数挑战，预测分析完成缓慢，难以保持更新，并且一旦产生结果，往往无法提高分析师所想象的业务影响，新范式缺少的是一种将Python和R与其余数据分析堆栈进行本机集成的方法，SQL中的数据库访问和数据建模应在使用Python和R的同一平台上进行，以便分析人员可以快速地同时迭代数据集和模型。数据可视化应该简单而灵活，从而使分析师能够以思考的速度探索他们的数据。
集成过程如下所示：
使用本机跨数据库联接来合并来自整个公司的数据，从而直接在SQL中转换数据。结果将自动进行版本控制，并保持状态。
自动将新数据集作为数据框导入到本地Python和R编辑器。没有更多的数据工程！
使用已知的库和包对数据建模。您的工作将自动进行版本控制，并与您的团队共享。
立即在小部件中可视化Python和R的结果，并与同事共享结果。
这种新型的分析工作流程意味着高级分析可以通过准确，的数据更快地进行。企业将能够将预测性分析直接集成到其指标，KPI和仪表板中，并且不仅对业务的去向，而且对业务的去向有了更好的了解。此外，它将分析整合到可以维护安全性，自动进行版本控制的位置，并且其他分析师可以轻松地找到工作。
用于云数据团队的SQL，Python和R
支持Python和R，我们已经在原生数据仓库中通过SQL的直接数据可视化和共享报告的版本控制的ETL管道为您提供了覆盖-现在，我们还引入了高级分析，控制您的分析堆栈，更快地完成更多工作，将这些功能集成到分析中后，您将能够将业务决策提升到一个新的水平，而不再对事情的方式做出反应，而是对未来的情况做出响应。
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