查看“数据分析”的源代码


==分析步骤==
===目标需求===
===获取数据===
===处理数据===
===分析数据===
===展示输出===

==工具==
===统计学===

===基础工具===

===数据存储查询===
{| class="wikitable"  style="width: 100%;
! 分类
! 名称
! 描述
|-
| rowspan="2"| 常用文本格式
|[[CSV]]
|全称Comma Separated Vaules，电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式。csv格式一般为：一行一条记录，记录间不同字段值用逗号分隔。
|-
|[[JSON]]
|全称JavaScript Object Notation，是一种轻量级的数据交换格式。
|-
| rowspan="2"| 数据库基础
|[[SQL]]
| 一种数据库查询和程序设计语言，简单易用。各个数据库管理软件的SQL语言实现大部分相同。
|-
|
|
|-
| rowspan="5"|关系数据库软件
|[[MySQL]]
|
|-
|[[MariaDB]]
|
|-
|[[PostgreSQL]]
|
|-
|[[SQLite]]
|
|-
|[[Microsoft Access]]
|
|-
| rowspan="3"|大数据
|[[Hadoop | Apache Hadoop]]是一个开源软件项目，利用计算机集群来高效地处理大数据集。
| Hadoop的核心包括：<br \>[[MapReduce]]，执行框架 <br \>[[HDFS]]，分布式文件系统<br \>[[Hadoop YARN | YARN]]，资源管理器 <br \><br \>Hadoop周边开源工具：<br \>[[ Hive | Apache Hive]] <br \>[[Apache pig]] <br \>[[Hue]]
|-
|[[Apache Spark]]
|
|-
|[[Apache Flink]]
|
|}

===分析与可视化===
{| class="wikitable"  style="width: 100%;
! 分类
! 名称
! 描述
|-
| rowspan="4"|软件
| [[Excel]]
|
|-
| [[Tableau]]
|
|-
| [[Power BI]]
|
|-
| [[SPSS]]
| 全称是Statistical Product and Service Solutions，IBM公司推出的用于统计分析、数据挖掘、预测分析等软件。简单易用，价格不便宜。
|-
| rowspan="2"|编程
| [[Python]]
| 是一门简单易学的计算机编程语言，搭配一些开源的Python库可实现数据统计分析、绘图、数据挖掘和预测等。<br \> [[Numpy]]，科学计算的基本软件包。<br \>[[Pandas]]，用于数据分析的Python库。 <br \>[[Matplotlib]]，Python的一个绘图库，常用于数据可视化。 <br \>[[SciPy]]  <br \>[[Scikit-learn]] <br \>[[Statsmodels]]，统计学包 <br \><br \>常用代码编辑器：<br \>[[Jupyter]]，这款软件在数据分析中很常用。<br \>[[Pycharm]]，是由JetBrains打造的一款Python IDE。 <br \>[[VS  Code]]，是由微软开发，同时支持Windows 、 Linux和macOS等操作系统的免费开源代码编辑器。
|- 
| [[R语言]]
| 是一计算机编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘等。R内置多种统计学及数字分析功能，还可以通过安装包（Packages）增强。
|-
| rowspan="3"|在线可视化分析平台
| [[神策数据]]
|
|-
| [[Quick BI]]
| 
|-
| [[海致BDP]]
|
|-
| rowspan="4"|开源可视化库
| [[D3.js]] 
| 基于 [[JavaScript]]，
|-
| [[ECharts]]
| 基于 JavaScript，最初由百度开源，后捐赠给Apache基金会，成为Apache顶级项目。
|-
| [[g2]]
| 基于 JavaScript，阿里巴巴开源可视化库，[https://g2.antv.vision/zh/ g2官网]
|-
| [[Matplotlib]]
| 基于 Python，常用于Python数据可视化。 
|-
| rowspan="3"|开源可视化平台
| [[Superset]] 
| 
|-
| [[Grafana]]
|
|-
| [[Kibana]]
|
|}

==思维方法==

==分类==

==资源==
===相关网站===


===相关文章===
*[https://www.zhihu.com/question/29265587 知乎：如何快速成为数据分析师？]
*[https://www.jianshu.com/p/5a8f01fe7f2a 简书：老树之见 - 数据驱动决策的13种思维方式]

==参考==
*[https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis Wikipedia：Data analysis]

[[分类:数据分析]]