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數(shù)據(jù)分析工具（一）人人都會(huì)的Excel&sma&<p><span style="font-size: 14px;">Excel是最常用的電子表格處理工具，幾乎支持所有標(biāo)準(zhǔn)分析工作流程，具有多種強(qiáng)大的功能，諸如創(chuàng)建圖表、數(shù)據(jù)透視表和VBA編程等。Excel適用于簡(jiǎn)單分析，但不適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，難以支持一百萬行以上的數(shù)據(jù)。實(shí)際業(yè)務(wù)中如果只是對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的組合、匯總、計(jì)算、查詢，或者繪制簡(jiǎn)單圖表，Excel完全可以滿足這些基礎(chǔ)的需求。比如業(yè)務(wù)人員要對(duì)當(dāng)日某張交易明細(xì)表進(jìn)行交易總金額和交易總筆數(shù)的匯總，就可以利用Excel來進(jìn)行計(jì)算和分析。</span></p>

數(shù)據(jù)分析工具（二）便捷優(yōu)美的BI&sma&<p><span style="font-size: 14px;">BI工具是企業(yè)級(jí)的商業(yè)智能工具，是一套完整的解決方案，可以實(shí)現(xiàn)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，快速準(zhǔn)確地提供報(bào)表，為決策提供依據(jù)。相比于其他數(shù)據(jù)分析工具，BI的優(yōu)勢(shì)在于其操作簡(jiǎn)易，使用門檻低，注重交互性且可視化功能強(qiáng)大。目前市面上的BI工具有很多，像SmartBI、FineBI、Tableau等。以目前銀行業(yè)比較流行的自助式BI工具為例，業(yè)務(wù)人員可以通過該工具進(jìn)行方便快捷的數(shù)據(jù)訪問、探索及展現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)自助取數(shù)分析，快速地完成業(yè)務(wù)報(bào)表的開發(fā)、可視化及分享。</span></p>

數(shù)據(jù)分析工具（三）?專業(yè)取數(shù)的SQL&sma&<p><span style="font-size: 14px;">對(duì)于銀行的數(shù)據(jù)分析人員，取數(shù)是一項(xiàng)無法避免的工作需求，日常工作中他們需要從海量數(shù)據(jù)中取數(shù)，為業(yè)務(wù)需求部門服務(wù)，而SQL是最常用的取數(shù)工具。分析人員利用SQL可以從數(shù)據(jù)庫成千上萬的表中快速提取自己所需的數(shù)據(jù)，也可以從一張數(shù)據(jù)量非常龐大的表中取出自己想獲得的部分信息。例如，業(yè)務(wù)部門想要在一張全行范圍內(nèi)的表中獲取某個(gè)分支機(jī)構(gòu)在某個(gè)特定時(shí)間段的數(shù)據(jù)，用SQL中的SELECT語句加篩選條件即可輕松實(shí)現(xiàn)。</span></p>

數(shù)據(jù)分析工具（四）功能強(qiáng)大的SAS&sma&<p><span style="font-size: 14px;">作為商業(yè)分析領(lǐng)域的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者，SAS具有較高的穩(wěn)定性和安全性，在銀行業(yè)一直占據(jù)著統(tǒng)治性的地位。SAS軟件提供了豐富的統(tǒng)計(jì)分析功能，能提供出色的技術(shù)支持，同時(shí)具有良好的圖形用戶界面，便于用戶快速學(xué)習(xí)。利用SAS可以完成從數(shù)據(jù)獲取、清洗、可視化到建模等一系列完整數(shù)據(jù)分析流程。與其他分析工具相比，SAS在風(fēng)險(xiǎn)建模與評(píng)估方面具有良好的優(yōu)越性，在信用風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的功效，如銀行業(yè)常用的信用評(píng)分卡模型很多都是基于SAS構(gòu)建的。</span></p>

數(shù)據(jù)分析工具（五）無所不能的Python&sma&<p><span style="font-size: 14px;">隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，Python在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。作為一種開源工具，Python中大量的第三方庫使得其功能強(qiáng)大而完善，如numpy、pandas、scipy和matplotlib等，能方便快速地實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的批量清洗、處理和可視化，特別是在涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)建模時(shí)，Python會(huì)是絕佳的選擇。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">相較于其他工具，Python在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)也有著非常大的優(yōu)勢(shì)。以當(dāng)前十分熱門的輿情分析為例，技術(shù)人員可以通過Python定時(shí)爬取財(cái)經(jīng)網(wǎng)站上各公司的新聞?shì)浨?，利用Python中的自然語言處理相關(guān)包對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分詞或情感分析，也可以通過文本詞云圖對(duì)大批量的輿情文本進(jìn)行文本可視化，以此來把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，做出更準(zhǔn)確的決策。</span></p>

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