2019年最好的六个数据分析工具


数据科学家是21世纪的热门工作。工欲善其事必先利其器。数据分析工具何其多,究竟用哪样才合适?Lewis Chou在Medium上分析了3类6种工具的特点和适用场景,看完这篇文章,相信你就可以知道了。原文标题是:Top 6 Data Analytics Tools in 2019

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说到数据分析工具,我们总是有疑问。那么多的数据分析工具,它们之间究竟有什么区别?哪个更好?我应该学习哪一个?


2019 年关于数据科学、机器学习和人工智能的五大预测


每年的这个时候,我们都会回顾过去,展望未来。对于数据科学、机器学习和人工智能来说,则是看看什么趋势会加快、什么事情会真正发生、什么事情在未来一年不会发生。

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我们一整年都在观察和报道这些趋势,并且我们搜索了网络,咨询了我们的一些专家以了解其他人的想法。


商业智能(Business Intelligence, BI)


商业智能(Business Intelligence, BI),又称商业智能或商务智能,指用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

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商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或信息市集)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。


Power BI 知识框架(Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言)


Power BI是Microsoft的业务分析服务。它的目的是提供交互式可视化和商业智能功能,其界面应足够简单,以使最终用户可以创建自己的报告和仪表板。使用Microsoft Power BI 数据可视化工具将数据转变成机遇。通过分析企业数据获得见解,提高企业的决策水平。

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随着数据分析工具的不断更新,我们所熟知的Excel可能已经不是你想象中的样子了。Excel和Power BI又有何千丝万缕的联系?M语言和DAX语言又是什么样的存在?操作他们又需要掌握什么样的技能?通过我的讲解,从此你将发现一扇通往新世界的大门,开启你新的人生,让我们启航吧!