数据分析与可视化工具小谈
2016-06-17 16:08
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曾经尝试寻找一款通用的工具,避免各种麻烦,既可以分析数据,亦可方便处理office,还可以支持优秀的可视化。但最终发现,各软件各有优缺点,难以一劳永逸,在不同的场景灵活变通才能得到更好的体验:
不同的工具在不同场景有各自优势:
python:较通用的数据分析和可视化,爬虫,目前水平有限还用不好,涉及office时可能不如VBA
VBA:涉及office操作时,替代重复性操作,协调WORD/EXCEL/PPT交互
其他可视化工具:echarts、D3.js等
SPSS:
几个excel时,可直接导入到SPSS modeler进行合并(追加)分析;
面对多个excel源文件时,可先通过VBA宏进行合并(excel2007及以后版本,合并后文件不超过1048576行),然后通过SPSS modeler进行分析。
数据量再大时,可先导入到数据库(如sql),modeler对接数据库处理。
其他途径:利用python进行分析处理,python也可与SPSS statistics宏结合,进行数据分析。
一篇web可视化的实例:
http://blog.csdn.net/cmdangdang/article/details/52134635
不同的工具在不同场景有各自优势:
python:较通用的数据分析和可视化,爬虫,目前水平有限还用不好,涉及office时可能不如VBA
VBA:涉及office操作时,替代重复性操作,协调WORD/EXCEL/PPT交互
其他可视化工具:echarts、D3.js等
SPSS:
几个excel时,可直接导入到SPSS modeler进行合并(追加)分析;
面对多个excel源文件时,可先通过VBA宏进行合并(excel2007及以后版本,合并后文件不超过1048576行),然后通过SPSS modeler进行分析。
数据量再大时,可先导入到数据库(如sql),modeler对接数据库处理。
其他途径:利用python进行分析处理,python也可与SPSS statistics宏结合,进行数据分析。
一篇web可视化的实例:
http://blog.csdn.net/cmdangdang/article/details/52134635
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