Анализ данных является краеугольным камнем принятия обоснованных решений в современном мире, управляемом данными. Как профессионал в этой области, вы уже знаете, как важно иметь в своем распоряжении правильные инструменты. В этом сообщении блога мы углубимся в основные инструменты, которые должен использовать каждый аналитик данных, чтобы преуспеть в своей роли. Итак, пристегните ремни безопасности, потому что мы собираемся отправиться в путешествие, основанное на данных!

SQL: язык данных

SQL (язык структурированных запросов) является основой анализа данных. Имея степень магистра статистики, вы не новичок в этом мощном языке. SQL позволяет вам легко извлекать, манипулировать и запрашивать данные. Вот небольшой фрагмент SQL, чтобы освежить вашу память:

SELECT * FROM customers WHERE age > 30;

Питон: ваш швейцарский армейский нож

Python — это швейцарский армейский нож для анализа данных. Его универсальность и обширные библиотеки делают его незаменимым. Независимо от того, очищаете ли вы данные, строите модели машинного обучения или создаете визуализацию данных, Python поможет вам. Посмотрите этот код Python для простой визуализации данных с помощью Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 18, 22]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Simple Data Visualization')
plt.show()

Power BI и Tableau: мощные средства визуализации данных

Инструменты визуализации данных, такие как Power BI и Tableau, оживляют ваши данные. Благодаря вашему опыту работы с этими инструментами вы сможете создавать потрясающие интерактивные информационные панели и отчеты. Вот фрагмент кода Power BI для создания базовой гистограммы:

BarChart = 
    SELECTCOLUMNS(
        SalesData,
        "Product", SalesData[Product],
        "Revenue", SalesData[Revenue]
    )

Git: контроль версий данных

Управление данными и кодом имеет решающее значение. Git с такими платформами, как GitHub, позволяет отслеживать изменения, сотрудничать с членами команды и обеспечивать контроль версий. Вот как зафиксировать изменения с помощью Git:

git add .
git commit -m "Added data preprocessing script"
git push origin main

Блокноты Jupyter: документация…