商业分析硕士：商业分析与数据科学，比较流行的工具和语言

今天的商业领袖比以往任何时候都更容易获得有意义的数据。当正确存储、分析和解释时，这些数据会推动重要的业务决策。企业有动力保持数据的私密、准确和强大。他们如何实现这一目标？通过招聘业务分析师或数据科学家。

定义业务分析与数据科学
业务分析和数据科学领域有关键区别，每个领域都使用基本工具。此外，业务分析师和数据科学家在制定数据驱动的业务战略方面发挥着重要作用。这些角色以不同的方式提供价值。

业务分析师角色
业务分析师使用大型数据集，提取信息以支持决策者。这项工作有助于高管了解过去的业务表现和当前的市场地位，着眼于预测未来。

业务分析师必须仔细评估数据以得出与业务相关的结论。他们还需要向企业领导者清晰而有说服力地展示他们的发现。这通常涉及数据可视化（通过图形、图表或其他可视化方式呈现信息）。

数据科学家角色
数据科学家在数据分析的前端工作；通常，他们的工作是构建有助于数据收集的算法或其他数学结构。这种高度技术性的角色对于为公司提供收集和存储信息的手段至关重要，分析师以后可以检查这些信息以形成有意义的业务洞察力。

对数据分析师而言，数学和机器学习的基础技能必不可少。

IT 的作用
信息技术 (IT) 将数据科学与业务分析联系起来。例如，IT 团队：

与数据科学家一起创建可以存储信息的数据库
确保业务分析师可以轻松访问数据库并推断他们需要的信息
提供安全措施来保护敏感数据并抵御网络攻击
促进保护个人用户隐私的数据收集标准
数据科学家和业务分析师依靠 IT 专业人员来帮助他们解决关键的数据挑战。例如，IT 创建数据隐私和安全参数。IT 还维护确保准确数据收集的软件和云计算应用程序。

业务分析与数据科学：其他资源
在以下资源中找到对业务分析和数据科学领域的更多见解：

首席信息官，“什么是业务分析师？业务-IT 效率的关键角色。” 详细了解与业务分析师角色相关的职位描述和核心职责。
首席信息官，“什么是数据科学家？一个关键的数据分析角色和一个有利可图的职业。” 进一步了解数据科学家的角色及其对企业的价值。
企业家， “大数据可以帮助您的企业成功的 5 种方式。” 发现大数据使用的实际意义。
业务分析工具概览
有多种工具可用于帮助业务分析师分析和解释数据，并为关键决策者提供有用的可视化。

业务分析师的核心职责是获取原始数据并将其转化为业务人员能够理解的分析。Tableau 对此有所帮助；它主要是一种数据可视化工具，可将原始或非结构化数据转换为易于理解的可视化格式。这些格式包括工作表和仪表板，高管和其他业务领导者可以从中轻松发现统计趋势。

要了解有关 Tableau 的更多信息，请考虑以下资源：

画面。了解有关该产品及其各种功能的更多信息。
Tableau，“来自仪表板专家的 7 个提示和技巧。” 获取有关有效使用 Tableau 的内部提示。
Oracle BI

Oracle BI 同时使用机器学习和人工智能 (AI)，是一个在整个组织内执行数据分析的软件套件。具体来说，Oracle BI 允许数据分析师构建特定于角色的数据收集工具，因此每个个人和部门都可以整合和可视化数据。换句话说，营销团队可以开发数据库，而财务团队可以设计自己的电子表格。数据分析师可以访问、比较和分析来自整个组织的数据。

有关 Oracle BI 的更多信息，请查看以下资源：

甲骨文商业智能。仔细查看产品、规格和功能列表。
Rackspace，“使用 Oracle 商业智能企业版的技巧”。了解如何充分利用该软件。
思感
Sisense 是一个“大数据”处理程序，允许企业输入大量或不规则的数据集，然后从这些数据中生成相关的趋势和统计数据。（大数据只是指对于个人而言无法有效处理的太大或太复杂的数据集。）Sisense 提供了许多可视化和报告选项，因此可以在整个组织内轻松共享相关发现。

要进一步探索 Sisense，请使用以下资源：

思念。查看 Sisense 软件套件并考虑其独特功能。
Sisense，“Sisense 大师的提示和技巧”。查看视频教程并学习高级功能。
写
Wrike 主要是一个项目管理工具，它允许团队成员共享文件、协作项目以及跟踪截止日期。但是，该程序还具有“分析”功能，允许团队成员为每个项目创建可视化并评估他们的进度。

有关 Wrike 的更多信息，请考虑：

写。获取有关完整 Wrike 软件套件的更多信息。
Wrike，“你从未考虑过的 12 种使用 Wrike 的方法”。探索一些利用 Wrike 的独特方法。
特雷罗
与 Wrike 一样，Trello 主要是一个项目管理平台。它还提供分析选项，允许用户输入数据集，然后创建和共享图表、报告、仪表板和其他可视化。Trello 允许团队成员使用基础的、易于理解的数据点进行协作。

通过以下链接了解有关 Trello 的更多信息：

特雷罗。详细了解 Trello 广泛的协作功能。
PC 杂志， “保证让您更有效率的 10 条 Trello 技巧。” 详细了解 Trello 如何提高您的效率和生产力。

更多关于业务分析工具
要了解有关推荐的业务分析工具的更多信息，请考虑以下资源：

TechRepublic，“如何选择正确的数据分析工具：5 个步骤”。获取有关为您的业务或团队选择正确数据分析工具的建议。
Guru99，“2020 年 24 种最佳商业智能 (BI) 工具列表”。获取有关其他业务分析工具的建议。

数据科学工具概览
除了业务分析工具外，企业还受益于数据科学工具。数据科学家使用此类程序来收集数据并将其转化为可用信息。

阿帕奇Hadoop
Apache Hadoop 是一个允许数据科学家有效存储和处理大数据集的框架。数据科学家可以使用 Apache Hadoop “集群”多台计算机，而不是使用单台计算机来存储和分析数据，从而使他们能够快速处理大量数据集。

要了解更多信息，请考虑以下资源：

阿帕奇 Hadoop。探索这个软件解决方案可以提供什么。
IBM，“利用 Hadoop 即服务提高敏捷性的 10 条专家提示”。了解有关使用 Apache Hadoop 和 Spark 的更多信息。
阿帕奇星火
Apache Spark 与 Hadoop 有许多相似之处，但它提供了一个关键的区别。Hadoop 以相对速度处理大量数据批次，而 Spark 则实时处理数据。换句话说，Spark 是需要在处理数据时与数据进行交互的数据科学家的首选。

有关更多信息，请查看以下链接：

阿帕奇星火。详细了解 Apache Spark 的功能。
迈向数据科学，“Apache Spark 优化工具包”。发现一些更有效地使用 Apache Spark 的资源。
微软Excel
Microsoft Excel 是一种熟悉的电子表格程序，也适用于数据科学和业务分析。Excel 使数据科学家不仅可以编译大量信息，还可以运行自动合成数据或推断关键结论的公式。Excel 的另一个好处是，因为它是一个司空见惯的程序，它允许数据科学家以非数据科学家可以理解的方式呈现信息。

了解有关 Microsoft Excel 的更多信息：

微软Excel。查看软件规格和功能的完整列表。
Excel with Business，“你需要知道的 15 个 Excel 数据分析函数”。探索 Excel 如何帮助进行业务分析。
Matplotlib
许多数据科学家依靠 Python 编码语言来有效地解释数据。Matplotlib 与 Python 齐头并进，允许数据科学家获取 Python 数据并将其转换为动画和其他可视化。

了解更多：

Matplotlib。看看 Matplotlib 的功能和选项。
真正的 Python，“使用 Matplotlib 进行 Python 绘图（指南）”。获取有关使用 Matplotlib 进行 Python 绘图的完整教程。
大机器学习
机器学习是数据科学中的一个重要概念。BigML 就是一个很好的例子。该程序允许数据科学家导入大型数据集。然后 BigML 使用机器学习功能来检查这些数据并提供一组统计结论。

有关 BigML 的更多信息，请考虑以下资源：

大机器学习。仔细看看 BigML 的功能和工具。
BigML，“教程”。了解有关如何有效使用 BigML 的更多信息。
更多关于数据科学工具
要进一步了解数据科学工具，请考虑这些资源。

走向数据科学，“数据科学家的最佳数据科学工具”。有关其他数据科学处理建议，请参阅此列表。
GeekFlare，“每个数据科学家都应该知道的 18 个基本软件”。查看本文以获取其他软件提示。

商业分析和数据科学语言
在考虑业务分析与数据科学时，请注意编程语言的重要性。通过熟悉这些复杂的语言，业务分析师和数据科学家可以构建适合业务需求的数据驱动策略。以下是这些领域中最常用的四种语言的概要。

Python
Python 是数据科学家最喜欢的语言，因为它提供了一个现有代码和公式库，可以有效地管理大量数据。与其他编码语言相比，Python 被认为相当容易学习且易于使用，使其成为该领域新手的可访问选项。

要了解有关 Python 的更多信息，请考虑：  Python for Beginners。本教程将引导您完成下载 Python 并开始使用的过程。

R
虽然 Python 是一种通用的数据科学语言，但 R 专门用于统计分析。换句话说，它是统计学家建立的一种语言，它封装了他们的特定学科。许多数据科学家同时学习 Python 和 R，认为它们结合使用时效果最好。

要更深入地了解 R，请考虑： 免费代码营，“R 编程教程”。查看有关学习和使用 R 的深入视频教程。

SQL
SQL 或结构化查询语言用于访问、操作和修改大型数据集。具体来说，SQL 帮助数据科学家与关系数据库（存储相互关联的不同数据点）进行通信，从而有效地使用这些相互关联的大型数据集。

了解更多： 使用 Mosh 编程，“McSQL 初学者课程”。查看有关 SQL 编程的完整 YouTube 课程。

SAS
SAS（统计分析系统）是一个命令驱动的软件平台，可用于数据分析和数据可视化。SAS 有时与 R 进行比较，通常被认为对用户更友好，因为它可以在没有任何预先存在的编码或编程经验的情况下学习。

了解有关 SAS 的更多信息：  SAS Crunch，“如何快速学习 SAS”。查看有关使用 SAS 的完整入门指南。

有关编码语言的更多信息
要了解有关这些语言及其对数据科学的导入的更多信息，请查看以下一些资源：

Guru99，“R 与 Python：有什么区别？” 详细了解 R 和 Python 之间的区别。
迈向数据科学，“用于数据科学的 SQL”。详细了解 SQL 在数据科学领域的使用。
商业分析与数据科学：利用大数据的力量
业务分析和数据科学都允许大型企业有效地使用他们的数据，并就他们的业务战略做出明智的决策。虽然这些学科并不完全相同，但它们都为对数据、统计和业务领导力感兴趣的人们提供了有意义的途径。