启用数据工具与技术

数据素养进阶：Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

数据工具的成果

• 合适的工具使员工能高效地 分析数据并构建数据产品
• 现代工具 应向所有用户群体提供

数据可视化工具

• 亦称 商业智能（BI）工具
• 将数据集转化为 图表、仪表板与报告
• 示例：
  • Tableau、Microsoft Power BI、Looker

电子表格工具

• 电子表格工具包括 Microsoft Excel 和 Google Sheets
• 数据透视表、函数和制图功能，适用于从 基础汇总 到 更复杂分析 的任务

编程语言

• 对技术更熟悉的用户，常用编程语言为 Python 和 R
• Python 简洁且通用，适合 数据分析与机器学习
• R 是专为 统计分析与数据可视化 设计的专业语言

用于数据查询的 SQL

• 处理数据库时，结构化查询语言（SQL） 是基础工具
• 可在关系型数据库中 提取、操作与分析数据
• 适用于 MySQL、PostgreSQL、AWS Redshift 等数据库

命令行工具

• 命令行工具用于：

  • 自动化文件操作
  • 便捷进行版本控制
  • 与云服务无缝集成
  • 高效运行数据管道

• 例如：Git，是用于管理和跟踪代码与数据变更的版本控制系统

Passons à la pratique !

数据素养进阶：Data Fluency