Data analysis的一些常见工具和技术:
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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:
- 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()
- 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)
- 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;