Data Analysis 常用工具&技术&学习平台&代码

Data analysis的一些常见工具和技术：

1. Excel:
   Excel是最常用的数据分析工具之一。它可以进行基本统计分析、图表制作和数据可视化。
2. Python:
   Python是一种流行的编程语言，被广泛用于数据科学。它拥有强大的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy。
3. R:
   R是一种专为数据科学而设计的编程语言，具有强大的数据分析和可视化功能。
4. Tableau:
   Tableau是一种数据可视化和商业智能工具，它可以通过直观的图表和交互式仪表板展现数据。
5. SQL:
   SQL是一种用于管理和处理关系型数据库的语言。它可以进行数据查询、分析和聚合。

Data analysis学习平台 & 链接：

• Kaggle：
  Kaggle是一个在线数据科学社区，提供大量数据集、比赛和教程资源。

https://www.kaggle.com/

• Coursera：
  Coursera是一个在线学习平台，提供许多数据分析和数据科学课程。

https://www.coursera.org/learn/data-analysis

• DataCamp：
  DataCamp是一个在线数据科学学习平台，提供Python、R和SQL等数据分析工具的教程。

https://www.datacamp.com/

• Udemy：
  Udemy是一个在线教育平台，提供大量数据分析和数据科学课程。

https://www.udemy.com/topic/data-analysis/

• Data.gov：
  Data.gov是美国政府提供的一个公共数据存储库，其中包含各种类型的数据集，可用于分析和研究。

https://www.data.gov/

Data Analysis 代码示例：

1. Python ( Pandas lib)

import pandas as pd

#读取CSV文件为DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")

#查看前几行数据
df.head()

#查看数据信息
df.info()

#计算各列统计信息
df.describe()

2. R：

#读取CSV文件为DataFrame
df <- read.csv("data.csv")

#查看前几行数据
head(df)

#查看数据信息
str(df)

#计算各列统计信息
summary(df)

3. SQL：

--连接数据库
USE dbname;

--查询数据
SELECT column1, column2, column3
FROM tablename
WHERE condition;

--计算各列统计信息
SELECT COUNT(column), AVG(column), MAX(column), MIN(column)
FROM tablename;