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常用的数据分析工具有哪些下载_常见的数据分析工具有哪些(2024年12月测评)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

常用的数据分析工具有哪些

商科毕业论文高分神器：必备工具推荐在商科领域，写论文或做数据分析报告时，引用权威数据至关重要。以下是一些常用的数据库和分析工具，帮助你轻松完成毕业论文，拿到高分！ 𐟓Š 数据方面： 𐟓Š Statista Statista是全球领先的数据统计公司，拥有超过100万项统计数据，涵盖8万多个主题，数据来源超过18000项。 𐟓Š Kaggle Kaggle主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，同时也提供了许多数据集。 𐟓Š World Bank Open Data World Bank Open Data数据库列出了七千多个指标，所有用户都可以免费使用和分享数据。该数据库可以按照国家、指标、专题和数据目录浏览数据。 𐟓ˆ 分析工具： 𐟓ˆ Spss Spss软件提供广泛的统计分析功能，包括高级统计分析、大量机器学习算法和文本分析等。它可与大数据集成，并能够无缝部署到应用程序中。 𐟓ˆ Matlab Matlab主要用于数值计算，编程简单，函数库丰富，可处理多个领域的问题。这些工具可以帮助你更好地完成商科毕业论文，确保你的论文数据准确、分析深入，从而获得高分！

8大美股分析工具，助你轻松投资！大家好，今天我们来聊聊那些我在投资美股时常用的数据分析工具。年底了，是时候回顾一下这些好帮手了！𐟌Ÿ Gurufocus（综合型筛选）这个网站提供了非常全面的公司分析报告，包括财务和盈利能力等方面的详细信息。我常用来查看巴菲特的13F、公司高管内幕资讯以及整体市场的席勒市盈率。 TipRanks（分析师评级）这个网站专注于为分析师排名，特别适合那些喜欢追踪专家操作的小伙伴们。通过它，你可以找到那些表现优秀的分析师，从而做出更明智的投资决策。 MorningStar（基本面分析）虽然它的基本面报表和相关财务比率只显示十年，但当我有一个明确的投资目标时，我会用它来深入研究。它的报表和分析功能在同类网站中算是非常不错的。 Finviz（宏观筛选）这个网站以直观的可视化图表为特色，特别适合用来查看标普500的情况。我喜欢用它来筛选和监控市场动态。 Dividend（股息资讯）这个网站将股息稳定发放程度和增长性等参数进行排列，虽然它没有提供基本面数据，但这些信息对于寻找高股息公司还是很有帮助的。 TradingViews（看盘功能）这个工具在之前的分享中已经提到过多次了，它的看盘功能非常强大，能够同时比较多种基本面指标，非常适合短线交易者。 SeekingAlpha（股息纪录）这个网站详细记录了公司的基本面和财务分析，还有它自己打出的评分，对于那些关注股息的投资者来说，这是一个非常有用的资源。 ETF.Database（ETF资源）它的ETF筛选器非常实用，可以根据公司、成分股等进行筛选，帮助你更好地管理你的ETF投资组合。 Portfolio Visualizer（回测工具）这个工具可以让你看到你所设定的投资组合的过往波动性和报酬率，虽然有时数据可能与实际情况有些差异，但它仍然是一个非常有用的回测工具。今天就先分享到这里，希望这些工具能帮助大家更好地分析和选择投资标的。记得，数据是投资决策的重要依据，合理利用这些工具，可以让你的投资更加明智和高效。𐟓ˆ

时尚管理论文𐟓撰写秘籍在撰写时尚管理论文时，Methodology部分至关重要，它详细介绍了研究方法、数据收集和分析过程。以下是一些关键步骤，帮助你清晰地阐述这些内容： 1⃣️ 描述数据特征从以下六个关键问题开始： ▪️ When：数据收集的时间段是什么？是否涉及多个时间段？ ▪️ Where：数据来自哪个城市或国家？是否涉及多个国家？ ▪️ Who：描述最终分析样本的特征。你研究的人群有哪些特点？如何选择这些人群？ ▪️ How many：你总共有多少个案例？ ▪️ How：这包括数据的收集方式和关键变量。你是使用原始数据还是二手数据？ 2⃣️ 描述数据收集过程 𐟪 描述抽样方法 ▪️ 如果你正在研究一个特定案例，如何选择这个案例？ ▪️ 如果你在进行内容分析，如何选择分析的数据？ ▪️ 如果你没有收集原始数据，如何选择已有的数据收集方法？ ⚠️ Sampling方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。 𐟪 描述收集方法 ▪️ 由谁来收集数据？具体步骤是什么？ ▪️ 你使用了哪些数据收集工具？常见的有：survey、interview、document analysis、tests、experiment、focus group和observation。 ▪️ 每个受访者完成数据收集过程需要多长时间？ ▪️ 如果你不是在收集原始数据，那么请描述那些研究人员是如何做的。 3⃣️ 描述数据分析过程 ▪️ 分析了哪些变量：仅限于对关键因变量和自变量的深入描述。你应该将关键因变量和自变量进行细分（例如，年龄分为18以下、18-25、25-35⋯65以上）。无论你是做定性还是定量研究，都要让读者知道样本在关键维度上的种族、性别、年龄、阶级或其他关键变量细分是什么。 𐟒ᠥ悤𝠥œ觠”究家庭收入，让读者知道样本在关键维度上是什么样的种族、性别、年龄、阶级或其他关键变量细分是什么。 𐟔𔠤𘻨恧š„数据分析方法和工具 ✔️ 定性分析：主题归类分析（content analysis, thematic analysis, discourse analysis） ✔️ 定量数据：统计学方法（Nvivo, SPSS, Python, Excel等）通过以上步骤，你可以清晰地阐述你的研究方法和数据分析过程，使读者能够更好地理解你的研究内容和结果。

金融数据分析必备工具推荐𐟓Š 在金融领域，数据分析能力至关重要。今天为大家介绍5个投行常用的数据工具，帮助你深入了解投行数据分析的常用工具𐟌Ÿ 1⃣️FactSet FactSet是投行分析师的必备工具，提供公司的财务数据。它侧重于分析流程，用户体验良好，操作简便，能为前后台提供全面的信息。 2⃣️Company/Security FactSet覆盖了上市公司、私有公司、PE/VC、债券、Mutual Fund、ETF、Indices、Commodities等各种金融主体，几乎所有的数据都可以在这里找到。 3⃣️Snapshot Snapshot是一个概括性的信息汇集地，涵盖了公司业务、竞争对手信息、财务数据、估值数据以及被大基金的持有情况等。 4⃣️Financials Financials提供具体的财务数据，主要来源于FactSet Fundamentals。此外，FactSet还整合了其他Vendor的数据，如Reuters和针对北美市场的Compustat North America。 5⃣️Bloomberg 彭博终端是一套让专业人士访问“彭博专业服务”的计算机系统。用户可以通过“彭博专业服务”查阅和分析实时的金融市场数据，并进行金融交易。 ☁️希望这些工具能帮助你在金融领域更好地进行数据分析。祝大家度过一个愉快的周末𐟒—

新媒体运营必备26款工具推荐｜涨薪秘籍最近总有朋友问我，做新媒体运营有哪些工具推荐？今天我就给大家整理了一些常用的新媒体工具合集，涵盖了作图、违禁词查询、数据分析、找热点和找文案灵感五大类，总共26个工具，绝对让你涨薪不是梦！作图工具 𐟎芤𝜥›𞦘練𐥪’体运营的基本功，这里给大家推荐几个常用的在线作图工具： PS：专业作图工具，功能强大但稍微复杂。醒图：操作简单，适合新手。创客贴：模板丰富，适合设计小白。稿定设计：界面友好，设计效果不错。黄油相机：适合做创意图片。可画：操作简单，适合快速出图。违禁词查询工具 𐟚芥œ襆…容创作中，避免违禁词非常重要。以下是一些常用的违禁词查询工具：零克查词：免费且功能全面。句易网：查询速度快，准确性高。轻抖：适合短视频内容创作。句无忧：适合长内容创作。数据分析工具 𐟓ˆ 数据分析是新媒体运营的核心技能之一。以下是一些常用的数据分析工具：千瓜：数据全面，分析深入。加选：操作简单，适合新手。蝉妈妈：数据更新快，分析精准。灰豚：适合做市场分析。新红：数据丰富，适合品牌分析。抖查查：适合短视频数据分析。选题热点工具 𐟏„‍♂️ 找到热点话题是新媒体运营的关键。以下是一些常用的选题热点工具：考拉新媒体导航：热点话题丰富。今日热榜：实时更新，热点及时。即时热榜：适合做实时热点分析。洞见研报：深度分析，适合做深度内容。巨量算数：大数据支持，精准分析。文案灵感工具 𐟓 文案灵感是新媒体运营的灵魂。以下是一些常用的文案灵感工具：小黄鱼：灵感库丰富。文案狗：适合做创意文案。句子控：句子库丰富，适合做文案编辑。句读：适合做长内容创作。据意查句：根据关键词生成文案。这些工具都是我在日常工作中常用的，希望对大家有所帮助！赶紧试试吧！

TCIA：肿瘤免疫图谱数据库的宝藏 𐟔 探索肿瘤免疫的奥秘，TCIA（The Cancer Immunome Atlas）数据库是你的新伙伴！这个基于TCGA开发的数据库，提供了20种癌症的免疫数据分析，让你能够深入了解不同肿瘤的免疫特征。 𐟔젔CIA不仅让你查看TCGA中的分析结果，还提供了丰富的分析工具。你可以进行基因表达与生存分析的关联研究，探索免疫细胞浸润的奥秘，甚至预测新抗原。这些功能让你的科研工作更加得心应手。 𐟒𛠦•𐦍“操作简单，用户友好。你可以通过网站轻松登录，开始你的探索之旅。不过，值得注意的是，虽然在线数据库提供了便利的数据下载，但后续处理可能仍需一定技巧，以确保你的图表与文章中的其他图表保持一致。 𐟓š 为了帮助你更好地利用TCIA数据，我们特别准备了两天的培训课程。课程将涵盖目前最常用的免疫浸润分析工具和数据库，如Cibersort、ESTIMATE和ssGSEA等。通过我们的培训，你将能够掌握所有必要的技能，制作出符合你期望的免疫浸润分析图表。 𐟌Ÿ 立即行动，开启你的肿瘤免疫研究之旅！TCIA数据库等你来探索，培训课程助你一臂之力。

生信分析创新点指南：从工具到实践 𐟤” 生信分析是什么？生信分析（bioinformatics analysis）是一种利用高通量分子生物学技术收集并分析大量组学数据的方法。它在生物医学研究和开发中扮演着重要角色。生信分析是生物信息学的重要组成部分，涉及对生物学数据的管理和分析。 𐟎”Ÿ信分析的组成生物信息学（Bioinformatics）由生物学（Biology）、信息（information）和组学（omics）三个领域组成，它既有广义也有狭义的内涵。 𐟎”Ÿ信分析常用工具——R语言 R语言是一种强大的编程语言和统计计算环境，特别适合于数据处理、清理、存储以及统计与可视化分析。开源可扩展：R语言是一个开源项目，拥有活跃的社区和不断扩展的包库。简单有效的编程：R语言以其简洁的语法和高效的数据处理能力而受到青睐。数据处理与可视化：R语言能够处理复杂的数据集，并生成直观的图表和可视化结果。 𐟎”Ÿ信分析常用操作系统——Linux Linux是一个免费且稳定的操作系统，它在生信分析中尤其受欢迎，因为它支持大量的生物信息学软件，并且具有高效的资源管理能力。稳定性：Linux系统以其长期运行的稳定性而著称。生信软件支持：许多生信分析软件仅提供Linux版本。命令行效率：Linux的Bash等命令行工具可以简化复杂的操作。服务器搭建：Linux非常适合搭建各类服务器，为生信分析提供强大的后端支持。通过掌握这些工具和技能，医学生可以更深入地理解基因和蛋白质的功能，以及它们在疾病中的作用，从而为疾病的诊断、治疗和预防提供科学依据。生信分析不仅是科研的利器，也是医学生提升个人能力的宝贵技能。

投行人必备的8大数据库资源，你知道几个？想要在投行界混得风生水起？那你一定要了解这些数据库资源！今天我就来给大家盘点一下投行人最常用的8大数据库，绝对干货满满！ Wind万得 𐟓ˆ Wind万得是国内资本市场信息最全的数据库之一，数据更新及时，功能强大。你可以用它来查找、分析和图形化数据。最常用的快捷键有： F9: 进入公司深度资料 F10: 进入证券基本资料 F11: 进入证券研究报告 EDE: 数据浏览器 ECM: 一级市场 F1: 在线提问客服基本上在金融公司实习都能拿到Wind的账号，好用又不贵，真的是投行人的好帮手。 Bloomberg 𐟌 彭博Bloomberg是金融圈最权威的数据库之一，从微观公司到宏观行业，最新的新闻消息和各种资产类别的信息应有尽有。最常用的快捷键包括： DES: 进入证券基本资料 HP/GP: 历史股价表现 FA: 公司财务数据 EE: 盈利预测 BI: 行业数据研报等如果你是在校生，一般商学院或图书馆会配置一个Bloomberg terminal。商学院还会有学生账号可供使用。 Capital IQ 𐟏⊃apital IQ是一个集数据与分析工具的全方位平台，覆盖超过全球99%的上市公司，同时兼顾超过300万家私有企业基本面数据。数据包含公司基本面数据，如财务数据、并购数据和估值分析等。上市公司的信息属他最全。 Dealogic 𐟓œ 一级市场投行人必备。做上市或者并购的时候一般会用到Dealogic来拉League Table。是目前市面上的拉并购数据最全最新的数据库。可以找到每一笔并购以及并购的细节（比如并购的价格、时间、架构、参与公司等等）。一般投行内部都会提供账号。 Crunchbase 𐟌𑊥“ꩇŒ去找没有上市公司的数据呢？其实Crunchbase就是很好的地方，有大量的非上市公司信息。对于那些没有上市的公司，Crunchbase真的是一个宝藏。这些数据库资源不仅是投行人的必备工具，也是你在金融圈混得风生水起的关键。赶紧去了解一下这些数据库吧！

在职学数据分析，选对图表！在数据分析中，选择合适的图表类型至关重要。以下是一些在职学习中常用的数据图表及其应用场景： 𐟌Ÿ折线图：用于观察时间序列数据折线图是业绩分析和运营决策的常用工具。通过选中数据，点击插入，选择建议的图表，然后选择折线图即可。例如，横轴代表不同的运营天数，纵轴代表当天的业绩。从图中可以看到“总销售额”和“自配送销售额”都处于快速上升阶段，而“FBA”销售额则处于波动阶段。添加趋势线【图表元素➡️趋势线】后，可以以虚线形式展现，便于进行销量预测和风险评估。 𐟌Ÿ雷达图：展现多维数据雷达图适用于多维对比，能够直观地呈现多个信息对象在多个指标上的对比情况。通过选中数据，点击插入，选择建议的图表，然后选择雷达图即可。例如，产品E在销售额属性上的表现最佳，但在产品生命周期和review评分上表现较差；而产品B和D虽然销售额一般，但产品生命周期较长，review评分也较为理想。通过雷达图，运营者可以直观地对比不同产品的多个属性，从而对各个产品的定位有更清晰的理解。 *注意事项：雷达图展现的线条不要多余5条，衡量指标不要多余8个；雷达图的指标必须是正向的，即数值越大，指标对应的事务就越好；雷达图的指标需要标准化；雷达图适用于衡量截面数据，不适用于时间序列数据（折线图适合时间序列数据）。通过这些图表类型，你可以更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。

年度最棒的数据可视化工具，快来试试吧！你还在为数据可视化发愁吗？𐟤” 现在，有了DataViaProject，一切都变得简单了！这是一个超棒的数据可视化工具，可以帮助你轻松生成各种图表𐟓Š，即使你没有任何编程基础𐟘Ž。 𐟌Ÿ 亮点：完全免费𐟆“，无需注册，操作简单，零编码能力也能轻松上手！网站提供了丰富的图表类型𐟓Š，还有详细的教程和工具𐟛 ️，让你能够轻松制作出自己的可视化图表𐟓Š。 𐟓Š 使用指南：你可以根据常用图表、形状、图类、功能等条件进行筛选，或者直接点击你感兴趣的图表𐟓Š。无论你是硕士毕业生、在职研究生，还是数据分析爱好者，这个工具都能满足你的需求！快来试试吧，让你的数据变得更加直观和有趣！𐟎‰