2019年六个不错的数据分析工具

比方说，数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布?离散情况如何?它是否在我们想要达到的统计可控范围内?不同参数对结果的影响的大小是多少?还有假设仿真分析。如果某个参数发生变化，会带来多大影响?

2)独立预测分析

比方说，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间?他会花多少钱?我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者，我们可以根据他在网页上的浏览历史推送不同的物品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能概念。

结论

以上比较说明了几种软件之间的区别。我想概括的要点的是，存在就是合理。Excel，BI工具或编程语言存在部分功能重叠，但它们也是互补的工具。每个应用的价值取决于要开发的应用的类型和当时的情况。

在选择数据分析工具之前，你必须首先了解自己的工作：你会不会用到我刚刚提到的应用场景。或考虑一下你的职业方向：你是面向数据科学还是业务分析的。

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（编辑：威海站长网）

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