这是主要区别：
数据分析是使用数据和工具做出业务决策的广泛领域。相反，数据分析是分析的一个子集。
在本博客中，我们将通过以下方式解决混淆问题：
深入探索这两个术语（数据分析与数据分析）。
此外，我们将详细介绍数据分析与数据分析的过程。
在最后一节中，我们将通过示例和工具介绍数据分析与数据分析，您需要开始使用这些示例和工具。
数据分析和数据分析有什么区别？
什么是数据分析？
分析是与调查数据以寻找隐藏答案相关的所有活动。 数据分析领域的主要目标是让其他利益相关者更容易访问和理解洞察力。 当我们说原始数据没有价值时，你会同意的。相反，它是你用它来提供价值的。 数据分析包括您为发现、解释、可视化和讲述数据中的模式而采取的所有步骤，包括人工和机器支持。 数据分析可以帮助您： 寻找趋势 发现机会 预测机会和风险 做决定 值得注意的是，数据分析的技术和流程已被人工智能 (AI) 算法等新兴技术自动化。什么是数据分析？
数据分析是观察、转换、清理和建模原始事实和数据，以得出可操作的见解以优化策略或流程。 这是一个有趣的事实。 数据分析仅限于已经准备好的数据集。换句话说，它需要检查、整理和质疑现成的数据。 在当今世界，我们习惯于让可视化工具进行第一轮分析。我们通过调查和询问具有更多上下文的数据来进一步增强该过程。 在接下来的部分中，我们将深入区分数据分析与使用表格的数据分析。你不想错过这个。数据分析与数据分析对比表
下表说明了数据分析和数据分析之间的主要区别。 基本的 数据分析 数据分析 形式 数据分析是企业用来做出可靠决策的“通用”分析形式。 数据分析是分析的一个子集，可以帮助您分析现成的数据。 结构 数据分析包括数据收集和分析。 数据分析需要将洞察力提取到用于讲故事的现成数据中。 工具 R Tableau 公共 Python SAS 阿帕奇星火 Excel 谷歌表格 海图博览会 OpenRefine 刀 快速矿工 谷歌融合表 Tableau 公共 节点XL 序列 数据分析生命周期包括： ● 案例评估 ● 数据识别 ● 数据采集与过滤 ● 数据提取 ● 数据验证和清理 ● 数据聚合与表示 ● 数据分析 ● 数据可视化 ● 创建数据故事 数据分析中遵循的序列是： ● 数据清洗 ● 数据可视化 ● 利用洞察力创建数据故事 用法 数据分析可以帮助您找到： ● 蒙面图案 ● 匿名相关 ● 客户偏好 ● 市场趋势和其他可以帮助您做出有数据支持的决策的必要信息。 在数据分析中，您可以执行以下任务： ● 描述性分析 ● 探索性分析 ● 推理分析 ● 洞察力的预测分析。数据分析如何改进业务决策？
数据分析对于企业改进营销策略和个性化沟通非常有价值。 数据在公共和私营部门都发挥着重要作用。此外，借助不断发展的收集和分析工具，您可以轻松地使用数据来简化工作流程、识别欺诈等等。 其他应用包括： 您可以利用数据分析通过优化您的网站为您的客户创建定制的购物体验。 数据分析和数据分析是两个关键领域，可以帮助您实时分析竞争对手及其行为。 您可以轻松利用数据来创建目标市场无法抗拒的优惠。 像谷歌这样的蓝筹公司使用数据分析来优化他们的工作流程并提高他们的员工绩效。 数据分析和数据分析过程可以帮助您在机会和风险发生之前预测它们。 数据是企业的新燃料。 如果您充分利用它，您可以轻松推动关键指标的增长，例如销售收入和净利润。 为了推动增长，尤其是在当今竞争激烈的环境中，您需要深入了解数据分析和数据分析之间的区别。如何借助可视化从数据中获得洞察力？
在数据分析与数据分析的中心，有可视化。 可视化是使用可视图像（例如图表和图形）显示对数据的见解的过程。更重要的是，它使我们的大脑更自然地解释数据。您可以使用图表轻松发现数据中存在的趋势、模式和异常值。 不久前，创建智能数据可视化的能力还是一项不错的技能。在大多数情况下，它使设计和具有数据意识的企业受益。 那变了。 现在，数据可视化是所有企业必备的技能，因为它是预测（或减轻）风险和利用机会的唯一可靠方法。 决策越来越依赖于以惊人的速度和如此庞大的数据量的数据。如果没有一些抽象层，例如图表、图形和地图，您将无法理解它。 正如我们之前所说，大量数据主要是噪声。这意味着您必须可视化以显示变量之间的隐藏关系和关联。将复杂数据可视化会带来一系列挑战，这些挑战可能会破坏完全由数据驱动的目标。 由于越来越多的负担得起的工具，无论数据技能或设计技能如何，现在每个人都可以轻松（且便宜）地将原始数据转换为视觉效果。数据分析与数据分析：所有人的最佳可视化工具
Excel 是一个强大的数据可视化工具，因为它带有熟悉的用户界面 (UI)。 换句话说，它已经存在多年，并且一次又一次地证明在存储和可视化数据方面非常可靠。 但是 Excel 会生成非常基本的图表，需要进行大量调整才能吸引人或快速传达见解。此外，此电子表格工具缺乏可以增加您在数据分析职业中成功机会的高级图表。 这是踢球者。 您不必放弃您的 Excel。 您可以通过下载和安装第三方插件轻松提高其使用能力。 我们已经测试了Excel 的 My Apps Store中提供的 50 多个数据可视化插件。我们用来判断插件可行性的标准是访问成本、易用性和生成图表的质量。 ChartExpo 符合我们的所有条件。 与其他基于数据可视化的附加组件不同，ChartExpo 不需要编码或编程技能。更重要的是，它有一个超级友好的界面供大家使用。ChartExpo 有超过 50 个现成的图表，可增加您在数据分析与数据分析过程中的成功几率。什么是 ChartExpo？
ChartExpo 作为 Excel 的插件提供。 从本质上讲，它将您的 Excel 变成了可靠的数据可视化伴侣，能够简化与利益相关者（客户和同事）的沟通和报告。 ChartExpo 是云托管的，这使得它非常轻便。您可以 100% 保证您的计算机或 Excel 不会变慢。此外，您可以以 JPEG 和 PNG 格式导出图表。 如果您的目标是节省时间并访问与数据分析和数据分析高度相关的即用型可视化设计，请使用 ChartExpo。 如何开始使用 ChartExpo 插件？
要开始使用数据分析与数据分析领域中最好的工具之一，请按照以下步骤操作： 打开您的 Excel 桌面应用程序。 打开工作表并单击插入按钮以访问我的应用程序选项。 单击我的应用程序按钮，然后单击查看全部按钮以下载 ChartExpo。
选择ChartExpo 插件并单击插入按钮。
它可能会要求您首次登录，一旦您成功登录，您的屏幕上将出现以下图表。
在接下来的部分中，我们将使用雷达图（数据分析和数据分析领域的流行图表之一）来可视化数据。
你不想错过这个。
如何使用 ChartExpo 的雷达图可视化数据？
让我们使用 ChartExpo 中的雷达图可视化下面的数据集。 年 主题 注册人数 2019 生物学 80 2019 音乐 65 2019 编程 75 2019 艺术 80 2019 地理 90 2019 英语 85 2019 运动 65 2019 数学 70 2019 物理 80 2020 生物学 93 2020 音乐 99 2020 编程 80 2020 艺术 100 2020 地理 60 2020 英语 95 2020 运动 75 2020 数学 100 2020 物理 60 2021 生物学 95 2021 音乐 75 2021 编程 109 2021 艺术 80 2021 地理 109 2021 英语 75 2021 运动 50 2021 数学 55 2021 物理 65 在 Excel 中复制表格以开始使用雷达图表（数据分析和数据分析过程中最好的图表之一）。 单击 插入按钮以访问 我的应用程序选项。 单击 我的应用程序选项以访问 ChartExpo 加载项。 在搜索框中输入“雷达图” 。
或者，单击Lists 按钮访问所有图表，然后缓慢滚动以在General Analysis Charts中找到 Radar Charts ，如图所示。
选择数据并单击 Create Chart from Selection按钮 以可视化数据，如下所示。
查看下面的最终雷达图。
见解
2021 年，生物、编程和地理科目的学生人数超过其他科目。
2020年，学生入学率领先的科目是数学、英语、艺术和M
2019年，所有科目的升学率均有所下降。
