大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于科技创新指标检索工具的问题，于是小编就整理了1个相关介绍科技创新指标检索工具的解答，让我们一起看看吧。
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。
我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：
1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。
2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。
数据分析必备技能
下面我们一个个看下
一、Excel
说到Excel，首先想到的可能是电子表格，但是这个工具背后有更多的分析能力，如编写宏和使用VBA查找，这样的高级Excel方法在处理小数据量时更轻松、快速的分析。比如散点图可以很方便的帮助我们发现数据分布特征，Excel甚至可以做线性回归。因为Excel受数据量的影响，所以学习一门数据处理语言是非常有必要的。
二、SQL
SQL是普遍存在的行业标准数据库语言，是数据分析师需要掌握的最重要的技能。这种语言通常被认为是Excel的“终极”版本，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。
几乎每个数据分析组织都至少需要一个了解sql的人，更需要一个数据仓库团队。以前很多行业的业务逻辑全写在数据库存储过程中，那时候，只会写SQL就可以拿高薪。现在很多大数据计算引擎也都支持了SQL操作，所以你想使用大数据，那么学习SQL是第一步。
三、Python或者R
任何Excel能做的事情，R或Python都能做得更好，甚至要快10倍。和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。要成为一名真正的数据分析师，您需要超越SQL并至少掌握其中一种语言。
那么你应该学习哪一个呢?R和Python都是开源和免费的，公司招聘一般也是写明，会其中一个就可以。但是，由于Python现在有很多工具包，而且机器学习和深度学习也都和Python联系紧密，所以推荐大家优先学习Python。
四、数据可视化
做自媒体，“蹭热点”“卡热词”是快速爆文的好方法，要想内容获得最大的流量，就要善于利用捕捉热点的工具，分析数据，提升文章黏度。
推荐的热点追踪工具有百度指数、微信指数、头条指数、微博热搜榜、百度风云榜等。聪明的自媒体人都会将自己的领域与热点相结合进行创作，这样往往出爆文的概率会非常高，所以我们就需要用到热点追踪工具。
到此，以上就是小编对于科技创新指标检索工具的问题就介绍到这了，希望介绍关于科技创新指标检索工具的1点解答对大家有用。
