本文介绍: 无论你是初学者还是专业人士,选择合适的数据分析工具对于成功完成任务至关重要。这篇文章帮你了解下几款数据分析工具,帮你进行选择.

写在开头

数据分析世界里,选择合适的工具至关重要本篇博客将深入比较常用数据分析工具,包括Excel、Python和R,以帮助读者更好选择适合自己需求的工具。

1.Excel:经典易用的电子表格

优势:

示例场景1(销售趋势分析):

假设我们有一份销售数据,现在我们需要进行销售额的趋势分析
excel1

使用excel后,制作可视化分析结果
excel2
从上面的图表上来看,虽然数据有所波动,但从趋势线来看,整体的销售额呈现下滑的趋势。

示例场景2(销售排名分析):

假如我们要对上述场景1中的数据进行销售额排名,看销售额最好和最差的是哪款产品
打开excel绘制柱状图结果如下
excel3
从上面的图标可以看出,在数据源中,销售情况最好的是产品A,为2115.68,销售情况最差的是产品C,为165.29。
因此,我们可能要对B和产品C进行复盘,看究竟是什么原因造成上述的差异,从而对产品本身或者销售过程进行优化,最终实现销售额的增长

示例场景3 (关联性分析)

假如我们要对上述场景1中的数据进行进一步探索,从而找出与销售额情况相关因子
打开excel绘制散点图结果如下
excel4
从上述散点图中,我们能够直观的发现销售额和销售投入之间存在相关关系
为了进一步验证相关性的强弱,我们excel中进行相关系数分析,分析结果如下
excel5
从上面的截图中看出,相关系数为0.99,因此这两者之间关联性非常的强。补充知识

示例场景4 (建立数学模型)

从场景3中,我们可以看到salescost之间存在强的相关关系,那我们能否建立一个模型来反应两者的关系
利用excle进行回归分析,得出下面的结果
excel6
从上述截图(标颜色区域需要特别留意)中,我们可以得出对应的关系式为

y

=

6.678825

x

270.477389

y = 6.678825 * x -270.477389

y=6.678825x270.477389,根据这个我们我们就可以利用cost来推算未来的销售额。例:当其他条件保持不变时,当我们cost为200时,销售额约为1065。

2.Python:灵活多变的利器

优势:

示例场景1(计算平均值):

使用Python的Pandas库,我们可以轻松计算销售数据的平均值

import pandas as pd

# 读取数据
sales_data = pd.read_excel('sales.xlsx')

# 计算平均值
average_sales = sales_data['Sales'].mean()
print(f"销售额平均值{average_sales}")

示例场景2(计算产品的销售额排名):

通过下面的代码可以直接很方便的进行计算

sales_data.groupby('Product')['Sales'].agg('sum').sort_values()

进行计算后,截图如下:
py1

示例3(绘制散点图)

python支持可视化的包非常多,这里挑选matplotlib为例,进行绘制。代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(sales_data['Sales'],sales_data['cost'])
plt.title("Sales Vs cost Scatter")
plt.xlabel('Cost')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

绘制图形如下:
py2

示例4(进行回归分析)

python中进行回归计算的包也很多这里选择一个常用stasmodels包进行展示

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd


# 添加截距
X = sm.add_constant(sales_data['cost'])

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(sales_data['Sales'], X).fit()

# 打印回归结果
print(model.summary())

通过上述代码,我们可以得出同样的结论。
py3

3.R:统计分析的精灵

优势:

  • 统计分析强大: R专注于统计分析,拥有丰富的统计库。
  • 数据可视化 ggplot2等库使得绘制漂亮的图表变得简单

示例场景1(计算平均值):

使用R语言,我们一样可以轻松计算销售数据的平均值

# 导入tidyverse包
library(tidyverse)

# 读取sales.xlsx文件
data <- readxl::read_excel('sales.xlsx')

# 计算Sales列的平均值
average_sales <- mean(data$Sales)
cat("平均销售额:", average_sales, "n")

示例场景2(计算产品的销售额排名):

在R语言环境下,我们可以通过以下命令来进行计算:

# 对product列进行聚合,计算Sales列的和
total_sales_by_product <- data %&gt;% group_by(Product) %&gt;% summarize(Total_Sales = sum(Sales))

# 对求和项进行排序
sorted_total_sales <- total_sales_by_product %&gt;% arrange(desc(Total_Sales))

# 打印排序后的结果
cat("n按产品销售额排序n")
print(sorted_total_sales)

运行后,截图如下:
R1

通过R的ggplot2库,我们可以绘制销售额的趋势图:

# 绘制散点图
library(ggplot2)
ggplot(data,aes(x=cost,y=Sales))+ geom_point()+labs('Sales Vs cost Scatter', x='cost', y='Sales')

绘制后,截图如下:
R2

4.三个工具对比与选用建议

特性/工具 Excel Pythonpandas、NumPy、Matplotlib R
适用场景 小型数据集,简单分析 大规模数据集,复杂统计和机器学习 统计分析、数据挖掘、学术研究
学习曲线 相对较高 相对较高
性能 处理大规模数据性能较差 处理大规模数据高效 处理大规模数据性能较差
领域应用 商业和金融领域 学术研究、数据科学 学术研究、数据科学
自动化和编程性 有限,适用于程序员 高,适用于自动化处理和编程 高,适用于自动化处理和编程
可视化 强大的图形化界面公式功能 Matplotlib支持丰富的数据可视化 强大的数据可视化功能
开源/免费
社区支持 有,但不如Python和R 非常强大,庞大的生态系统 强大的R社区支持

总结如下:

写在最后

无论你是初学者还是专业人士,选择合适的数据分析工具对于成功完成任务至关重要。Excel提供了简单易用的图形化界面,Python和R则为追求更深入分析的用户提供了强大的编程支持。通过选择最适合自己需求的工具,你将更加高效地探索数据的奥秘,做出更明智的决策。希望这篇博客能够帮助你在众多工具中找到属于自己数据分析利器。

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41780234/article/details/134661449

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