简单来说,我们可以把大数据分析工具简单分成两个维度:
第一维度:数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度:用户级——部门级——企业级- BI级
1,数据存储层
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式,数据的基本结构和数据类型. sql查询语言必不可少,精通最好。可从常用的选择查询,更新修改,删删除,插入插入的基本结构和读取入手。
Access2003。Access07等,这是最基本的个人数据库,经常用于个人或部分基本的数据存储,MySQL数据库,这个对于部门)级或者互联网的数据库应用是必要的,这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力;
SQL Server 2005或更高版本,对中小企业,——些大型企业也可以采用SQL Server数据库,其实这个时候本身除了数据存储,也包括了数据报表和数据分析了,甚至数据挖掘工具都在其中了;
DB2、Oracle数据库都是大型数据库了,主要是企业级,特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了,一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
BI级别,实际上这个不是数据库,而是建立在前面数据库基础上的,企业级应用的数据仓库.DataWarehouse,建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台,整合了各种数据分析,报表,分析和展现!BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
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2,报表层
企业存储了数据需要读取,需要展,现报表工具是最普遍应用的工具,尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题,目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖,是带着数据分析思想的报表,因其优异的接口开放功能,填报,表单功能,能够做到打通数据的进出,涵盖了早期商业智能的功能。
表,同FineBI一样,可分在报表层也可分为数据展现层.FineBI和表同属于近年来非常棒的软件,可作为可视化数据分析软件,我常用FineBI从数据库中进行报表和可视化分析。相对而言,可视化表更优,但FineBI又有另一种身份——商业智能,所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3,数据分析层
这个层其实有很多分析工具,当然我们最常用的就是Excel,我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
Excel软件,首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5% Excel功能,Excel功能非常强大,甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说,有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
SPSS软件:当前版本是18岁的名字也改成了PASW统计;我从3.0开始Dos环境下编程分析,到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化,从重视医学,化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件;
SAS软件:SAS相对SPSS其实功能更强大,SAS是平台化的,他们挖掘模块平台整合,相对来讲,SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开,会有收获的!
JMP分析:情景应用程序的一个分析分支
XLstat: Excel的插件,可以完成大部分SPSS统计分析功能
4,表现层
表现层也叫数据可视化,以上每种工具都几乎提供了一点展现功能.FineBI和表的可视化功能上文有提过。其实,近年来Excel的可视化越来越棒,配上一些插件,使用感更佳。
PPT:办公常用,用来写数据分析报告;
Xmind&百度脑图:梳理流程,帮助思考分析,展现数据分析的层次;
Xcelsius软件:仪表板制作和数据可视化报表工具,可以直接读取数据库,在Excel里建模,互联网展现,最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。
最后,需要说明的是,这样的分类并不是区分软件,只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析,有时候报表就是分析,有时候分析就是展现;当然有时候展现就是分析,分析也是报表,报表就是数据存储了!
