個人小規模資料分析用什麼軟體最合適?

時間 2021-09-10 08:03:18

1樓:Ada

如果總的資料量在幾百萬行這樣的規模的話,直接用Excel裡面的power query和power pivot就可以處理了。

Excel屬於一種傳統的資料處理軟體,在Excel發明之初大家需要處理的資料量還沒那麼大,因此乙個工作表10來萬行的限制對於很多人已經足夠了,但是現在技術在發展,資料量也規模性增長,Excel的資料處理能力就顯得有點弱了,為了適應這種變化,微軟專門又推出了power query和power pivot,目的就是提高Excel處理大規模資料的能力。

power query主要的作用就是匯入資料,對資料進行處理去掉沒必要的資料,處理好之後的資料可以直接存在data model裡面而不是工作表裡面,而data model則是利用Excel內建的in-memory analytics engine直接把資料存在了記憶體裡面,通過一系列的壓縮技術,存在記憶體裡的資料可以比原始資料的大小少7-10倍。而當我們需要分析處理資料的時候,可以直接利用power pivot來調取data model裡面的資料進行分析,並把分析的結果通過圖表的形式在Excel裡面呈現出來。

Power Query處理資料

Power Pivot

使用 Excel 和 Power Pivot 載入項建立記憶體有效的資料模型

Download Workbook Size Optimizer from Official Microsoft Download Center

金融資料分析用哪些分析軟體Python,R還是SQL?

ENTER BACK SQL是必須會的,如果不會SQL提取資料也分析不了問題 Python和R語言的話這個主要看個人方向,因為這兩個工具的側重點不同,Python更多的在於各個模組之間的鏈結,可以爬蟲,可以運維,可以資料探勘,可以資料視覺化還可以寫web網頁以及一些其他的用途,R語言的話就偏向於數理...

怎樣用 Excel 做資料分析?

ymsshu 資料分析更多的是對業務的了解。脫離業務是無法做分析的。所以資料分析的行業經驗很重要。Excel無法做資料分析,Excel只是乙個資料分析的工具,真正做分析的是人。Excel可以幫助分析師高效的處理資料。Excel自身的功能比較有限,它自帶的最優秀的資料分析工具莫過於透視表和函式。然而函...

做資料分析用python還是R?

ISKP 選擇什麼語言不是關鍵,主要是分析的方法和理論需要紮實的基本功。R語言在統計分析方面可能更加靈活,但是在大規模的資料處理方面捉襟見肘。而Python本身是乙個程式語言,但是有豐富的資料分析包來支援常見的函式。但是還是在實踐過程中有一些想要的函式並不在常用的statmodel sklearn ...