
數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容仍是結(jié)構(gòu)化計算_數(shù)據(jù)分析師
日常業(yè)務(wù)中會出現(xiàn)各種各樣的數(shù)據(jù)分析問題,但究其本質(zhì),其主要內(nèi)容仍然是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計算。比如:
指定時間段,計算各營業(yè)網(wǎng)點的月銷售額比上期和同期比。
實現(xiàn)思路:對銷售數(shù)據(jù)按時間段過濾,再按照營業(yè)網(wǎng)點、年、月進行三級分組匯總,最后進行跨行組的有序計算。
找出收盤價連續(xù)增長超過10天的股票。
實現(xiàn)思路:將日交易數(shù)據(jù)按照股票分組,組內(nèi)按照日期排序,計算出股價的增長額,計算出連續(xù)正增長的天數(shù),過濾出連續(xù)正增長超過10天的股票。
將合同信息、付款信息等不同來源的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到項目付款進度中,并找到逾期未付款的項目。
實現(xiàn)思路:首先進行異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)計算,之后進行分組匯總,最后進行過濾。
可以看到,這些日常數(shù)據(jù)分析問題大都可以分解為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過濾、分組、匯總、排序、排名、關(guān)聯(lián)等算法。
當然,偶爾也會出現(xiàn)模型或預(yù)測類的數(shù)據(jù)分析問題,比如:找出哪些商品之間存在較高的相關(guān)度,預(yù)測哪只股票將會上漲等等。這類算法需要的數(shù)學(xué)知識太多,日常工作人員一般不會掌握。這種分析在數(shù)據(jù)分析事務(wù)中非常重要,但并不是日常數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容。
日常數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容仍是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算,因此很多工具都支持此類計算,比如:R語言、Python、SQL、集算器等。
R語言提供有dataframe數(shù)據(jù)類型,支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算。但R語言的設(shè)計初衷是進行科學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,重點在于矩陣和向量的計算,因此在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算方面缺乏專業(yè)性。
事實上,dataframe只是R語言新增的功能,模型預(yù)測類的算法才是R語言的重點,比如:回歸分析regression analysis、方差分析ANOVAanalysis、一致性評估Agreementevaluation、貝努利分布Bernoulli distribution等等。這些算法在日常數(shù)據(jù)分析中很少用到。
Python有第三方函數(shù)庫pandas,支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計算。但Pandas的設(shè)計目標仍然是科學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,而不是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計算,因此在這方面并不專業(yè)。和R語言類似,Pandas的功能也是圍繞模型和預(yù)測展開的,在日常數(shù)據(jù)分析中很少用到。
可以看到,支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算的工具雖然不少,但專業(yè)的并不多,算來算去,還是老牌計算語言SQL更專業(yè)。
SQL的設(shè)計目標是純粹的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算,專業(yè)性更強,而且應(yīng)用面非常廣。
但是對于日常分析來講,SQL也存在不足之處,比較突出的是:應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜、不擅長有序計算。SQL的安裝部署、維護管理非常復(fù)雜。SQL數(shù)據(jù)集本身缺乏序號,因此在有序計算方面存在天生的短板,比如同期比、比上期、相對區(qū)間取數(shù)、分組中的排名、分組中取前后幾名等等這些是日常數(shù)據(jù)分析中常見的問題,開頭提到的幾個例子也大多和有序計算相關(guān),用SQL可以解決此類問題,但難度較大。
集算器的設(shè)計目標是純粹的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算,這一點和SQL類似。
相對來講,集算器的應(yīng)用環(huán)境比較簡單,安裝部署毫無難度。集算器支持從數(shù)據(jù)庫取數(shù),也可以直接讀取Txt、日志、Excel中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。另外,集算器的序表天生具有序號,器可以輕松上面提到的有序計算。不過集算器在外存計算和內(nèi)存計算的語法不,需要更新另一種寫法,不如SQL語法的一致性好。
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