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第73章 数据分析的方法与工具(第2页)

运用线性规划、整数规划等方法,在给定的约束条件下,寻求最优的解决方案。

2.模拟与仿真

通过建立模型来模拟不同的场景和决策方案,评估其可能的结果和影响,为决策提供参考。

四、数据分析的工具

(一)Excel

1.功能介绍

具备数据处理、计算、图表绘制等基本功能,操作简单,适用于小型数据集和简单的分析任务。

2.应用场景

数据初步整理、简单统计分析、制作报表和可视化图表。

(二)SQL

1.功能介绍

用于管理关系型数据库,能够进行数据查询、更新、删除、插入等操作,是处理结构化数据的重要工具。

2.应用场景

从数据库中提取数据、数据清洗和预处理、构建数据仓库。

(三)Python

1.功能介绍

拥有丰富的数据分析和机器学习库(如Pandas、NumPy、matplotlib、scikit-learn等),可进行复杂的数据处理和分析任务。

2.应用场景

数据清洗和预处理、构建分析模型、进行大规模数据处理。

(四)R语言

1.功能介绍

专为统计计算和数据分析设计,提供了大量的统计函数和绘图功能,在学术和研究领域广泛应用。

2.应用场景

统计分析、数据可视化、构建高级统计模型。

(五)SPSS

1.功能介绍

提供了友好的界面和丰富的统计分析模块,适用于非编程背景的用户进行数据分析。

2.应用场景

描述性统计分析、因子分析、回归分析等。

(六)SAS

1.功能介绍

强大的数据分析和商业智能工具,在金融、医疗等行业应用广泛。

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2.应用场景

数据挖掘、预测建模、风险管理。

(七)Tableau

1.功能介绍

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