如何选择合适的数据分析工具？这是每个数据分析师都要学会的

如何选择合适的数据分析工具？大多数数据科学家专注于分析的技术方面。他们无法通过使用不同的可视化技术来理解数据，而这些可视化技术可以让他们更快地了解数据。如果数据科学家不能选择正确的视觉发展模型来监控探索性数据分析和表现结果，即使是最好的机器学习模型的价值也会被稀释。事实上，许多数据科学家选择图表类型是基于他们的审美偏好，而不是数据集的特征。这可以通过定义视觉目标来避免。

如何选择合适的数据分析工具？即使数据科学家开发出了最好的、最好的机器学习模型，它也不会喊出“Eureka”——它所需要的只是有效地将结果可视化，理解数据模式的差异，并意识到它的存在可以被用于商业结果。俗话说:“一幅画胜过千言万语。”数据科学家不仅需要熟悉他们常用的数据可视化工具，还需要了解数据可视化是如何工作的，并以引人注目的方式获得结果。

解决任何数据科学问题的关键一步是深入了解数据是关于什么的，通过丰富的可视化表达，可以形成相应的分析和建模的基础。

如何选择合适的数据分析工具？这是每个数据分析师都要学会的，大多数数据科学家专注于分析的技术方面。他们无法通过使用不同的可视化技术来理解数据，并不意味着一种关系导致另一种关系，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。