当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City” ，同时其他人会说”New York, NY” 。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。

数据分析软件选型不是一件小事儿，需要多方面权衡，还要综合利弊，充分考虑到应用的特性和框架等等要素。以下方法，或许能为更多企业的选型带来指导作用。

这篇文章很早以前就想写了，之前回老家耍了10来天，人耍懒了，一直拖着没写出来。今天终于调整了下心情，准备好好的写出来，也给自己找找工作的状态。 回顾自己做了3年多的网络推广，数据分析起了非常大的作用。能够做好

做seo网站优化的时候，少不了数据分析这一工作。这是因为网站的很多数据，我们无法直接通过肉眼查看，也难以通过计算得出结论。所以说，合理的使用数据分析工具，对我们的优化工作有着很大的帮助。下面推荐几个做seo网站

由于Spark是基于Scala语言实现的大数据组件，而Scala语言又是运行在JVM虚拟机上的，所以Spark自然依赖JDK，截止目前为止JDK8依然可用，而且几乎是安装各大数据组件时的首选。所以搭建pyspark环境首先需要安装JDK8，而后这里介绍两种方

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下

常用的数据分析工具有哪些用起来简单便捷？如；工具类Excel、FineBI，编程类R、Python等。今天小编主要介绍数据库连接工具DBeaver、Python编辑器、wps，掌握分析工具使用大大提高工作效率。

木匠离不开尺子，书法家离不开毛笔，数据分析师同样也离不开分析工具，那些让分析师可以”为所欲为“的工具。

现在大家都自称自己是新媒体人，可是有多少人会做数据分析呢?下面小编就给大家总结下，目前最最最常见的数据分析工具