写在开头
在数据分析的世界里,选择合适的工具至关重要。本篇博客将深入比较常用的数据分析工具,包括Excel、Python和R,以帮助读者更好地选择适合自己需求的工具。
1.Excel:经典易用的电子表格
优势:
- 用户友好: Excel是大多数人熟悉的电子表格工具,使用简单,无需编程经验。
- 图形化界面: 可通过拖拽、点击等方式完成数据分析和可视化。
示例场景1(销售趋势分析):
假设我们有一份销售数据,现在我们需要进行销售额的趋势分析。
使用excel后,制作可视化分析结果:
从上面的图表上来看,虽然数据有所波动,但从趋势线来看,整体的销售额呈现下滑的趋势。
示例场景2(销售排名分析):
假如我们要对上述场景1中的数据进行销售额排名,看销售额最好和最差的是哪款产品。
打开excel,绘制柱状图,结果如下:
从上面的图标中可以看出,在数据源中,销售情况最好的是产品A,为2115.68,销售情况最差的是产品C,为165.29。
因此,我们可能要对B和产品C进行复盘,看究竟是什么原因造成上述的差异,从而对产品本身或者销售过程进行优化,最终实现销售额的增长。
示例场景3 (关联性分析)
假如我们要对上述场景1中的数据进行进一步探索,从而找出与销售额情况相关的因子。
打开excel,绘制散点图,结果如下:
从上述散点图中,我们能够直观的发现销售额和销售投入之间存在相关关系。
为了进一步验证相关性的强弱,我们在excel中进行相关系数分析,分析结果如下:
从上面的截图中看出,相关系数为0.99,因此这两者之间的关联性非常的强。补充知识:
- 相关系数取值范围为-1到1之间。当相关系数为正值时,表示两个变量呈正相关关系;当为负值时,则表示两个变量呈负相关关系;当为0时,则表示两个变量之间不存在线性关系。
- 相关系数越接近于1或-1,则表示两个变量之间的线性关系越强;而越接近于0,则表示两个变量之间线性关系越弱。
- 相关系数只能反映两个变量之间的线性关系,而不能反映非线性关系或其他类型的关系。
示例场景4 (建立数学模型)
从场景3中,我们可以看到sales和cost之间存在强的相关关系,那我们能否建立一个模型来反应两者的关系?
利用excle进行回归分析,得出下面的结果:
从上述截图(标颜色区域需要特别留意)中,我们可以得出对应的关系式为 y = 6.678825 ∗ x − 270.477389 y = 6.678825 * x -270.477389