2022年的一项预测说--每个用户每秒将创造1.7兆字节的新数据。在一年内，世界上将有44万亿字节的数据积累。这些原始数据需要进行分析，以便进行商业决策，优化业务表现，研究客户趋势，并提供更好的产品和服务。
有许多工具可以帮助这个数据驱动的决策过程，而选择合适的工具对数据科学家或数据分析师来说是一个挑战。在你的脑海中可能出现的常见疑问是：有多少用户使用工具，它有多容易学习，它在市场上的地位如何，如果你是一个企业主，你可能会担心这种工具的拥有成本。
顶级数据分析工具
以下是当今流行的7种顶级数据分析工具。
1.Python
- Python最初被设计为一种用于软件和网络开发的面向对象的编程语言，后来为数据科学而增强。Python是当今增长最快的编程语言。
- 它是一个强大的数据分析工具，并有一套伟大的友好库，适用于科学计算的任何方面。
- Python是免费的开源软件，而且很容易学习。
- Python的数据分析库Pandas建立在NumPy之上，NumPy是Python中用于数据科学的最早的库之一。
有了Pandas，你就可以做任何事情了你可以使用数据框架进行高级数据操作和数字分析。
Pandas支持多种文件格式；例如，你可以将数据从Excel电子表格导入到处理集，用于时间序列分析。(根据定义--时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计技术，即在一定时间间隔内收集的数据)
Pandas是一个强大的工具，可用于数据可视化、数据屏蔽、合并、索引和数据分组、数据清洗等等。
其他库，如Scipy、Scikit-learn、StatsModels，用于统计建模、数学算法、机器学习和数据挖掘**。**
- Matplotlib、seaborn和vispy是用于数据可视化和图形分析的软件包。
- Python有一个广泛的开发者社区的支持，是使用最广泛的语言
- 使用Python进行数据分析的顶级公司有Spotify、Netflix、NASA、Google和CERN等等。
2.R
- R是统计建模、可视化和数据分析的领先编程语言。它主要被统计学家用于统计分析、大数据和机器学习。
- R是一种免费的、开源的编程语言，并以用户编写的软件包的形式对其进行了大量的改进。
- R有一个陡峭的学习曲线，需要一定量的编码工作知识。然而，就语法和一致性而言，它是一种伟大的语言。
- 当涉及到EDA时，R是一个赢家（根据定义--在统计学中，探索性数据分析（EDA）是一种分析数据集以总结其主要特征的方法，通常使用可视化方法）。
- 使用plyr、dplyr和tidy等包，R的数据操作很容易。
- 当涉及到数据的可视化和分析时，R是非常出色的，如ggplot、lattice、ggvis等包。
- R有一个巨大的开发者社区来支持。
- R被用于
- **Facebook -**用于与状态更新和个人资料图片相关的行为分析。
- 谷歌--用于广告效果和经济预测。
- **Twitter -**用于数据可视化和语义聚类
- **Uber -**用于统计分析
3.SAS
- SAS是一个统计软件套件，广泛用于BI（商业智能）、数据管理和预测分析。
- SAS是专利软件，公司需要付费才能使用它。目前已经推出了免费的大学版，供学生学习和使用SAS。
- SAS有一个简单的图形用户界面；因此它很容易学习；然而，良好的SAS编程知识是使用该工具的一个额外优势。
- SAS的数据步骤（数据步骤是创建、导入、修改、合并或计算数据的地方）有助于低效的数据处理和操作。SAS的数据分析过程如图所示。
- SAS的视觉分析软件是一个强大的工具，用于交互式仪表盘、报告、BI、自助分析、文本分析和智能可视化。
- SAS被广泛用于制药业、BI和天气预报。
- 由于SAS是付费服务，它有一个24X7的客户支持来帮助你解决疑惑。
- 谷歌、Facebook、Netflix、Twitter是一些使用SAS的公司。
- SAS被用于诺华和科文斯的临床研究报告，花旗银行、苹果、德勤等都使用SAS进行预测分析。
要了解更多关于SAS的信息，你可以访问这里。
4.Excel
- Excel是一个电子表格，是一个简单而强大的数据收集和分析的工具。
- Excel不是免费的，它是微软Office "套装 "程序的一部分。
- Excel不需要用户界面来输入数据；你可以马上开始。
- 它是现成的，被广泛使用，容易学习和开始进行数据分析
- Excel中的数据分析工具箱提供了各种选项来对你的数据进行统计分析。Excel中的图表给你的数据提供了清晰的解释和可视化，这有助于决策的制定，因为它们很容易理解。
如图所示，分析工具箱功能需要在Excel中启用和配置。
一旦设置了Toolpak，你会看到工具的列表。你可以根据你的目标和你想分析的信息来选择工具。
- 全世界有超过7.5亿的用户在使用Excel。
5.5.Power BI
- Power BI是微软的又一个强大的商业分析解决方案。
- Power BI有三个版本--桌面版、专业版和高级版。桌面版对用户是免费的；然而，专业版和高级版是收费的。
- 你可以将你的数据可视化，连接到许多数据源，并在你的组织中分享结果。
- 通过Power BI，你可以通过实时仪表盘和报告使你的数据变得生动。
- Power BI与其他工具（包括Microsoft Excel）集成，因此你可以快速上手，并与你现有的解决方案无缝协作。
- Gartner说--微软是分析和商业智能平台中的魔力象限领导者
- 使用Power BI的顶级公司有雀巢、Tenneco、Ecolab等。
想了解更多关于Power BI的信息，可以点击链接。
6.6.Tableau
- Tableau是一个为数据分析师开发的BI(商业智能)工具，人们可以在这里可视化、分析和理解他们的数据。
- Tableau不是免费的软件，其价格根据不同的数据需求而变化。
- 学习和部署Tableau很容易
要了解和学习Tableau，你可以访问这个链接。
- Tableau提供快速分析；它可以探索任何类型的数据 - 电子表格、数据库、Hadoop和云服务上的数据
- 它很容易使用，因为它有一个强大的拖放功能，任何有直觉的人都可以处理。
- 具有智能仪表盘的数据可视化可以在几秒钟内分享。
- 使用Tableau的顶级公司有亚马逊、花旗银行、巴克莱银行、LinkedIn等等。
7.阿帕奇火花
- Spark是一个用于大数据处理的综合分析引擎，专为开发人员、研究人员和数据科学家设计。
- 它是免费的，开源的，广泛的开发者为它的发展做出贡献。
- 它是一个高性能的工具，对批处理和流式数据都能很好地工作。
- 学习Spark很容易，你也可以从Scala、Python、R和SQL外壳中交互式地使用它。
- Spark可以在任何平台上运行，如Hadoop、Apache Mesos、独立的或在云中。它可以访问不同的数据源。
- Spark包括一些库，如
- 用于SQL和结构化数据--SparkSQL
- 机器学习--MLlib
- 实时数据流处理--SparkStreaming
- 图形分析 - GraphX。
- Uber、Slack、Shopify和许多其他公司都使用Apache Spark进行数据分析。
总结
我相信到现在为止，你已经对数据分析工具有了相当的了解。为了让你在数据分析的道路上继续前进，并寻找合适的工具，你需要投入大量的时间来了解你和/或你的组织的数据需求，然后四处搜寻分析市场上的各种工具，然后再决定。
