数据分析师的实用工具与技能：从数据库到编程语言

# 数据分析师的实用工具与技能：从数据库到编程语言 ## 1. 数据工具概述 数据处理和分析需要一系列工具，主要包括数据库、商业智能平台和数据编程语言。这些工具各有特点，相互补充，共同构成了数据分析师的工具栈。 ### 1.1 数据库 数据库，特别是关系型数据库，是数据分析领域中相对古老的技术，起源于20世纪70年代初。关系型数据库的基本构建块是表，表中的列和行分别对应统计学中的变量和观测值，在数据库语言中则称为字段和记录。 例如，若要连接不同表的数据，可以使用Excel的VLOOKUP()函数，以共享列作为“查找字段”将数据从一个表转移到另一个表。这就是关系数据模型的核心，即利用表间数据关系高效存储和管理数据。关系数据库管理系统（RDBMS）就是基于这一概念设计的，用于大规模数据的存储和检索。 结构化查询语言（SQL）常用于与数据库交互。SQL有多种方言，不同的RDBMS可能使用不同的方言。SQL能执行的经典操作缩写为CRUD，即创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）、删除（Delete）。作为数据分析师，通常更多地是从数据库中读取数据，在这种操作下，不同平台的SQL方言差异不大。 ### 1.2 商业智能平台 商业智能平台是一类广泛的工具，主要是企业级工具，可让用户收集、建模和展示数据。像MicroStrategy和SAP BusinessObjects这类数据仓库工具，可用于自助式数据收集和分析，但在可视化和交互式仪表盘构建方面功能有限。 而Power BI、Tableau和Looker等平台则允许用户以最少的编码构建数据模型、仪表盘和报告，并能轻松在组织内传播和更新信息，甚至可将这些资产部署到平板电脑和智能手机上。不过，这些平台在处理和可视化数据时可能不够灵活，且成本较高。 值得一提的是，Power BI包含了现代Excel的一些元素（Power Query、Power Pivot、Power View），还可以使用R和Python代码构建可视化。 ### 1.3 数据编程语言 数据编程语言是专门用于数据分析的脚本软件应用。对于数据分析，R和Python这两种开源编程语言是很好的选择。它们拥有丰富的免费包，可用于从社交媒体自动化到地理空间分析等各种任务。 学习R和Python能开启高级分析和数据科学的大门，并且这两种语言适合进行可重复的研究。它们会记录分析中的所有步骤，先从外部源读取数据，再对数据副本进行操作，还便于通过版本控制跟踪文件的更改和贡献。 虽然R和Python是开源软件，任何人都可以基于其源代码进行开发、分发或贡献，但开源基础设施的关键部分可能由开发者在业余时间无偿维护，存在一定风险。不过，有许多公司专门支持、维护和增强这些开源系统。 学习数据编程语言的学习曲线较陡，但掌握R和Python两种语言有诸多好处。雇主可能会使用其中任何一种，而且每种语言都有其独特的功能，适用于不同的用例。 ## 2. 从Excel到R的过渡 ### 2.1 R语言简介 R语言是为统计分析而开发的，由Ross Ihaka和Robert Gentleman在20世纪90年代初开发。它是开源的，由R统计计算基金会维护，在研究人员、统计学家和数据科学家中非常受欢迎。 ### 2.2 下载R 要开始使用R，需访问R项目的网站，点击页面顶部的链接下载R。下载时需要从综合R存档网络（CRAN）中选择一个镜像，选择离自己较近的镜像以下载适合自己操作系统的R。 ### 2.3 安装RStudio 安装R后，还可以下载RStudio来优化编码体验。RStudio是一个集成开发环境（IDE），将代码编辑、图形、文档等工具整合在一个界面中，是R编程的主流IDE。 下载RStudio的步骤如下： 1. 访问RStudio的下载页面。 2. 选择免费的RStudio Desktop。 ### 2.4 熟悉RStudio界面 打开RStudio后，通过以下步骤熟悉界面： 1. 选择File → New File → R Script，会看到RStudio的界面，包含多个窗格。 2. 左下角的控制台是向R提交命令并执行的地方。例如，输入`1 + 1`并按Enter键执行，结果前会出现`[1]`，这表示输出中每行第一个值的数字位置。 3. 控制台上方的脚本编辑器可编写命令，编写完成后可将其发送到控制台执行。可以通过点击脚本编辑器顶部的“Run the current line or selection”图标或使用键盘快捷键（Windows为Ctrl + Enter，Mac为Cmd + Return）来执行代码。