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第73章 数据分析的方法与工具（第2页）

1.优化模型

运用线性规划、整数规划等方法，在给定的约束条件下，寻求最优的解决方案。

2.模拟与仿真

通过建立模型来模拟不同的场景和决策方案，评估其可能的结果和影响，为决策提供参考。

四、数据分析的工具

（一）Excel

1.功能介绍

具备数据处理、计算、图表绘制等基本功能，操作简单，适用于小型数据集和简单的分析任务。

2.应用场景

数据初步整理、简单统计分析、制作报表和可视化图表。

（二）SQL

1.功能介绍

用于管理关系型数据库，能够进行数据查询、更新、删除、插入等操作，是处理结构化数据的重要工具。

2.应用场景

从数据库中提取数据、数据清洗和预处理、构建数据仓库。

（三）Python

1.功能介绍

拥有丰富的数据分析和机器学习库（如Pandas、NumPy、matplotlib、scikit-learn等），可进行复杂的数据处理和分析任务。

2.应用场景

数据清洗和预处理、构建分析模型、进行大规模数据处理。

（四）R语言

1.功能介绍

专为统计计算和数据分析设计，提供了大量的统计函数和绘图功能，在学术和研究领域广泛应用。

2.应用场景

统计分析、数据可视化、构建高级统计模型。

（五）SPSS

1.功能介绍

提供了友好的界面和丰富的统计分析模块，适用于非编程背景的用户进行数据分析。

2.应用场景

描述性统计分析、因子分析、回归分析等。

（六）SAS

1.功能介绍

强大的数据分析和商业智能工具，在金融、医疗等行业应用广泛。

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2.应用场景

数据挖掘、预测建模、风险管理。

（七）Tableau

1.功能介绍

专注于数据可视化，能够将复杂的数据以直观、交互式的图表展示，帮助用户快速洞察数据。