实践-数据分析及可视化(2)-基础介绍

实践-数据分析及可视化(2)-基础介绍

一只小胖子

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前言：

在数据分析及数据化运营的过程中,我们要有一定的数据分析基础,如常见的统计学理论, 数据分析思维，数据分析方法，并在不同的场景能灵活选用不同数据模型的能力。从本文开始，我们依次总结一些数据分析相关的知识。

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在本文中，我们先从数据分析相关的分析技术实践入手，列举一些我们常用的数据分析及其可视化的工具及方案。

如下: 列举了数据分析工具的常用几种方案，我个人推荐在时间分配上为50%，30%，20%。

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方案一：Excel + SQL + PowerBI

使用Excel方案基本能满足我们平时工作中的大部分业务场景。对于多表关联处理的情况，如果需要满足更多的灵活性及便携性，则可以采用集成SQL方案或者使用微软的PowerBI组件。

1.Excel: 插件及课堂

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2.SQL: 选用MySQL

MySQL插件：Windows操作系统下可以使用 Excel的 MySQL插件来操作，要到 Oracle官网下载来使用。安装完成后可在Excel界面找到数据库相关操作项。连接数据库后导入数据至Excel中来操作。你可以在 SQL数据库中，实现多表聚合及清洗工作，最后刷新同步至 Excel 中进行后续的业务分析及报表的可视化处理。

Download MySQL for Excel (Archived Versions)downloads.mysql.com/archives/excel/

Windows系统Excel支持MySQL插件

Navicat Premium： 由于我在MacOS上没有在官网找到Excel的MySQL插件，所以推荐使用Navicat Premium 客户端来操作。它支持导入及导出数据来与Excel进行协同工作。支持导出Excel格式的文件，导入则可参考如下链接：

年华：MySQL数据导入两种方式17 赞同 · 1 评论文章

上文中介绍提供了UI界面及脚本的两种导入方式，相当方便。另外Navicat Premium 除了可进行多表聚合及清洗外，本身还拥有强大的报表制作功能，如下图：

MacOS上用Navicat Premium操作

3. PowerBI 业务方案

Power BI 是一套商业智能体系（软件，工具，服务等），可用来构建从个人到跨国组织的商业智能平台，实现数据文化。它基于多维模型的 SSAS 在工业界的成功，将核心特性拿出，结合大量的Excel 用户，让Excel 用户可以使用商业智能的能力。更详细的介绍请参考如下链接：

Power BI 是什么？109 赞同 · 5 评论回答

PowerBI 报表操作主界面

方案二：Python + Plotly + Pyecharts

以下为Python常用的几种图形可视化方案及工具库，通过表格的横纵向对比，我推荐大家使用Pyecharts 及Plotly 两款。另外Plotly组件功能最全，同时还支持交互控件的功能，所以最为推荐。

方案三：Tableau

Tableau是功能强大、灵活且安全性很高的端到端的数据分析平台，它提供了从数据准备、连接、分析、协作到查阅的一整套功能，其中包括如下几大我们常用的组件：

Tableau Prep 类似于ETL工具，是用来组合、整合并且清理数据的产品。 

Tableau Desktop 类似于一个数据画板，使得每个用户通过简单、灵活的操作即可使数据绘制成生动、
直观且具有实际分析意思的可视化内容。其强大之处在于可以轻松地访问并且连接几乎所有的主流数据库，
通过简单的拖曳操作即可开展与数据之间的交互式分析，并且通过自定义地计算字段可以处理很多复杂的业
务场景。 

Tableau Server 它实现了受管控的大规模自助式分析，其不仅对企业重要的数据源进行安全管控，
并且可以针对所有可视化的分析内容，从访问、下载、交互、订阅等一系列操作上进行权限管控并且实时监
督，确保企业的核心数据和知识在大规模使用、分享过程中的安全性。

你可访问如下官网链接及相关的学习资料：

Tableau Publicpublic.tableau.com/zh-cn/s/

Tableau 视频学习资料：

tableau数据分析一_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1RE411n7JB

【Tableau】十九种官方数据可视化图表步骤详解！教你做老板的贴心制图小能手！_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1i5411473a

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