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6款最常用的数据分析工具详细介绍

数据分析师是高薪职业吗?

数据分析师是加拿大华人最喜欢的高薪职业之一,根据Glassdoor的数据,2023年,数据分析师在加拿大的平均基本工资范围是57,000至83,000加元每年。平均基本工资约为74,000加元,最高可达92,000加元。那么,常用的数据分析工具都有哪些?就让这篇文章告诉你。

各种数据分析工具及优缺点:

  1. Excel
    • 像做电子表格一样简单:Excel是大家都熟悉的,用起来就像做电子表格一样。它非常适合处理不太复杂、数据量不是特别大的情况。
    • 优点:简单易用,有很多现成的公式和图表,对普通用户非常友好。
    • 缺点:处理大量数据时会变慢,而且对于需要复杂分析的任务可能就不够用了。
  2. R
    • 统计大师:R是专门为统计分析设计的,就像数据分析的瑞士军刀,特别擅长做复杂的统计工作。
    • 优点:可以做很多高级的数据分析,有非常多的统计模型和图表选项。
    • 缺点:学起来比较难,不太适合初学者。
  3. Python
    • 万能的编程语言:Python就像一个万能工具箱,不仅可以做数据分析,还能做很多其他的编程任务。
    • 优点:功能强大,社区支持好,有很多可以帮助数据分析的库。
    • 缺点:作为一个通用编程语言,可能没有R那么专注于统计分析。
  4. Tableau
    • 让数据图表变得生动:Tableau是制作数据可视化的高手,可以把数据变成很吸引人的图表和报告。
    • 优点:做出来的图表非常漂亮,操作直观。
    • 缺点:价格比较贵,而且数据处理能力不如Python和R。
  5. SAS
    • 企业里的老将:SAS在很多大公司尤其是银行和制药行业里非常受欢迎,是数据分析的老牌工具。
    • 优点:非常适合处理大型企业的数据分析需求。
    • 缺点:价格昂贵,而且相比Python和R,它的社区和资源比较少。
  6. Power BI
    • Microsoft家的数据分析工具:Power BI和Microsoft的其他产品比如Excel配合得很好,主要用来做数据报告和可视化。
    • 优点:容易上手,集成了很多实用功能。
    • 缺点:在某些自定义功能和数据处理方面没有Tableau那么强大。
数据分析工具 3

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