如何學習數據管理的三個方法

㈠ 數據運營需要學什麼

1、數據管理

通過學習管理理論知識便於搭建數據分析的框架，利於運營工作進行。

2、懂業務

當我們的分析脫離行業認知、公司業務背景和市場的大背景，分析的結果就會成為脫離線的風箏，就會沒有使用價值。

3、運營方法

指掌握數據運營基本原理與謹李一些有效的方法，並能靈活運用到實踐祥頌遲工作中，以便有效的開展工作。

4、使用運營分析軟體工具

指掌握相關的常用工具幫我們完成數據分析工作。

5、會簡單的設計

指會運用圖表有效表達數據運營工作者的觀點，讓結果簡單明了、一目瞭然。而且要使設計在整體上得櫻友體美觀。

㈡ oracle資料庫輕松學習方法(oracle學習資料)

如何學習Oracle?

經常有一些Oracle的初學者問到這個問題，這里算是一個統一答復。

1、如果有一定的資料庫基礎，知道SQL是怎麼回事，即使寫不出來簡單的SQL，但可以看動它們，你就可以跳到2。否則請先看一下資料庫基礎和SQL語言，不需氏山猜要很深，更不需要去記憶那些復雜的SQL命令殲型，這些可以留在以後邊應用邊學習、記憶。

2、要想學好ORACLE，首先要學習ORACLE的體系結構，現在你不需要深入理解它們，但要分清幾個關鍵的概念：

instance&database，memorystructure,process&thosefiles,suchasdatafile,controlfile,initparameterfileetc

以及database,tablespace,datafile和tablespace,segmnet,extent&block它們之間的關系。

當然還要分清undotablespace&redologfile等，對於很多初學者來說，能夠對這些概念有個較為清晰的認識並不是一件容易的事，而這些並非Oracle的全部。

3、2是有關ORACLE的一些基本概念，下面要學習的是一些簡單的的實際操作，就是如何去管理ORACLE資料庫，當然不是管理全部的ORACLE。在此過程中你將對SQL和ORACLE體系結構有個更深入的了解。

4、到了這一步你基本上算是初步掌握了ORACLE，下面將要根據你的方向來具體學習其它的ORACLE知識了。如果你是開發人員，則需要更多地去學習PL/SQL以及DEVELOPER，而這將是一門新的課程。如果你是一名DBA，請繼續。

5、現唯謹在你可以根據自己的實際情況，進行有選擇的學習，也就是說下面的內容沒有特別順序要求。可以選擇深入學習ORACLE的管理、備份與恢復、性能調整、網路等。當然在學習這些知識的過程中，如果有實際的工作更好，這樣你可以在實際中成長，學會TROUBLESHOOTING。

6、當然在學習的過程中，你可以在網站或論壇中與他人進行交流，可以看別人的一些經驗文章，也可以自己寫一些心得體會。

在此也希望你能早日好學好你的oracle！

㈢ 如何快速成為數據分析師

1、技能一：理解資料庫。

還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫 來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

2、技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。

3、技能三：懂設計

說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

4、技能四：幾項專業技嘩陵大能

統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計汪納學。
社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社亂豎會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。
另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。

5、技能五：提升個人能力。

有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。

6、技能六：隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

(3)如何學習數據管理的三個方法擴展閱讀：

企業對數據分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：

• SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理

• 會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示

• 會用腳本語言進行數據分析，Python or R

• 有獲取外部數據的能力，如爬蟲

• 會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告

• 熟悉常用的數據挖掘演算法：以回歸分析為主

㈣ 如何學習財務數據分析，有哪些好工具

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財務會計與審計專業畢業生的就業前景十分廣闊，在各行各業財政、金融、稅收、經貿等企事業單位從事會計、審計、財務管理等工作。如：保險業統計員、審計師、銀行檢測員、收益管理員、預算控制分析員、注冊公共會計師、金融主管、教授、公共會計師、證券經紀人、系統分析員、稅務專家、財政官員、信託會計師、保險業者、政府部門、銀行/金融部門、工業、六大會計公司、咨詢公司、非盈利性組織、政府部門、索賠協調員、客戶信貸員、成本會計師、信貸與回收專家、政府會計師。

㈤ 如何學習處理海量數據那個領域相關的內容

1 資料庫基礎
安裝配置與應用設計
安裝、配置、創建庫、表、約束
2操縱語句與規范
SQL語法、操縱語句、數據類型、變數、表達式、運算符、控制語句
3高級查詢與函數
查詢子句、單表查詢、函數
4多表高級查詢、視圖
外鍵約束、子查詢、聯合查詢、視圖
5資料庫編程
事務、索引、存儲過程
6安全與管理
安全管理
7需求分析
數據倉庫調研與實施
技術背景、技術架構、數據架構、應用架構、業務架構、階段劃分、准備、業務調研分析、信息調研方法
8數據建模
數據模型設計
Erwin使用、邏輯數據模型（LDM）設計、物理數據模型（PDM）設計、元數據建模、多維模型建立
9業務設計與應用
數據模型業務設計、項目應用
10數據管控
原理與方法
數據標准管理、元數據管理、數據質量管理
11數據處理
ETL概念
架構體系、主要模式、主要作用
12ETL基礎
架構體系、主要模式、主要作用
13ETL需求
需求類型
14ETL數據結構
數據結構、結構解析
15ETL基本規則
基本規則
16ETL邏輯模型
流程類型、概念與邏輯模型
17ETL數據抽取

㈥ 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。

另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3. 預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4. 語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。

語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理。

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術

數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。

基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。

數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。

處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。

一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。

統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。

結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理

1. 大數據處理之一：採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。

比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。

並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

2. 大數據處理之二：導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。

也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

3. 大數據處理之三：統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

4. 大數據處理之四：挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。

比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

㈦ 如何學習資料庫知識

好像武俠小說里邊說的：「你的招式忘了沒有？」，回答：「差不多忘了」，「忘了就好」。
這與資料庫編程有什麼關系？關系可大了。同志們學過Pascal、BASIC、C(C++)沒有？如果沒有，FOXBASE、FOXPRO應該學過吧？按以上這些語言編程，都是過程化的，說白一點就是一個數據一個數據、一條記錄一條記錄去處理(FOXBASE、FOXPRO不完全這樣，但書上也經常是這樣介紹的)，當初我接觸ACCESS
97時，一下子沒有了IF、FOR這些語句(指數據處理)，都用SQL語句，真是找不到北了，好在我學SQL語言時，也盡量忘掉這個IF、FOR，到我忘得差不多時，功夫也進了一大步，原來要編一大段程序，現在一兩條SQL語句搞定，就算用多幾條SQL語句，由於是在圖形界面下做，可視化操作，拉拉扯扯，再修改一下生成的SQL語句，也就省事多了。
由於ACCESS具備完整的SQL語言(FOXBASE沒有、FOXPRO不完整)，我從ACCESS
97開始用ACCESS編程，到現在為止，DAO、ADO很少用，加上最近從愛賽思上接觸的一些技術，基本上不用DAO、ADO都可以了，可以從我的「未完工的庫存管理」中看出，只是在特殊情況下才偶爾用一下。(少用，但不是不用，還得學，不要誤解)
如何學好資料庫編程？下面介紹一下本人的一些經驗，僅供參考：
1.首先要把原來一個數據一個數據、一條記錄一條記錄的數據處理方式忘掉，越徹底越好。
現在用成批處理了。少用記錄集一條記錄一條記錄地處理，盡量用SQL語句。
2.學好關系資料庫的理論，尤其是規范化理論，表的設計一定要規范化，最起碼要規范化到第三範式。集合運算(並、交、差)。關系運算(選擇、投影、連接)。其中連接與規范化是緊密結合的。
3.運用面向對象的技術：面向對象的分析OOA、面向對象的設計OOD、面向對象的編程OOP，根據表的關系，用窗體和子窗體、報表和子報表，模擬面向對象，這樣可以增加程序的可讀性和可維護性。(這是高級技術，同志們不要輕視，做大項目你就知道有用了)
4.用查詢時，通常一步做不出來，可以分幾步做，本人通常是這么做的，從我給網友回復的例子中也可以看得出。為什麼要這樣做？(1)有些是SQL語言的限制，沒辦法一步做出來，逼的；(2)可以檢查每一步查詢的結果，容易調試；(3)增加可讀性，便於日後維護。
5.查詢的結果用窗體顯示或用報表列印，兩者的技術差不多。通常改變打開窗體或報表的條件就可控制顯示或列印的記錄范圍。另外用查詢做數據源時，動態改變查詢中的SQL語句，比在查詢中引用窗體的控制項要方便，因為SQL語句生成是在VBA中，可以先存放在字元變數中，然後再更新查詢的SQL語句，這樣就可以用斷點來檢查變數值對不對，如果在查詢中引用窗體的控制項，尤其是包含IIF()函數時，調試是很困難的。
6.開發一個系統，首先要解決技術問題，即演算法，用簡單例子，把演算法弄懂了，再詳細設計，這一點從網友的提問中可以看出，有很多人問題表達不清楚，有的人其中夾了很多與演算法無關的東西，尤其是很專業的東西，別人不容易看得明白，由於演算法沒搞清楚，程序就無法編了。
7.不要使用過多的工具特性，使用過多的工具特性會使可讀性降低，可維護性差，要別人幫忙時難以得到幫助，更要命的是可移植性差，從MDB到ADP就可以體會到了，所以在編程時可讀性很重要，可移植性更重要，你甘心自己的程序就固定在一個環境下運行嗎？你甘心永遠用一個工具搞開發嗎？為了你的「錢途」，不要玩弄太多的技巧，當然技術研究是另外一碼事。

㈧ 如何學習數據分析

首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：

1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool

2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：

1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》

㈨ 大數據處理

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

㈩ 計算機數據管理技術經歷了哪三個階段

1、人工管理階段

在計算機出現之前，人們運用常規的手段從事記錄、存儲和對數據加工，也就是利用紙張來記錄和利用計算工具（算盤、計算尺）來進行計算，並主要使用人的大腦來管理和利用這些數據。

到了20世紀50年代中期，計算機主要用於科學計算。當時沒有磁猛輪盤等直接存取設備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒有操作系統和管理數據的專門軟體。信則數據處理的方式是批處理。

2、文件系統階段

20世紀50年代後期到60年代中期，隨著計算機硬體和軟體的發展，磁碟、磁鼓等直接存取設備開始普及，這一時期的數據處理系統是把計算機中的數據組織成相互獨立的被命名的數據文件，並可按文件的名字來進行訪問，對文件中的記錄進行存取的數據管理技術。

數據可以長期保存在計算機外存上，可以對數據進行反復處理，並支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作，這就是文件系統。

件系統實現了記錄內的結構化，但從文件的整體來看卻是無結構的。其數據面滑知棚向特定的應用程序，因此數據共享性、獨立性差，且冗餘度大，管理和維護的代價也很大。

3、資料庫系統階段

20世紀60年代後期以來，計算機性能得到進一步提高，更重要的是出現了大容量磁碟，存儲容量大大增加且價格下降。在此基礎上，而滿足和解決實際應用中多個用戶、多個應用程序共享數據的要求，從而使數據能為盡可能多的應用程序服務，這就出現了資料庫這樣的數據管理技術。

資料庫的特點是數據不再只針對某一個特定的應用，而是面向全組織，具有整體的結構性，共享性高，冗餘度減小，具有一定的程序與數據之間的獨立性，並且對數據進行統一的控制。

(10)如何學習數據管理的三個方法擴展閱讀

數據管理與智能計算的深度融合已經成為大數據時代順利前行的迫切需求。一方面，將新一代人工智慧方法應用於先進數據管理技術，嘗試探索和突破智能數據管理與分析的理論體系、技術方法及系統平台，已經成為數據管理領域的新興研究方向。

另一方面，研發面向人工智慧的資料庫基礎軟體，為新一代人工智慧技術的研發和廣泛應用提供海量數據的有效存儲、查詢、分析和挖掘等的系統支持，亦是國家科技創新的決定性因素。

智能數據管理與分析領域日益得到學術界和工業界的普遍關注，其理論、技術和方法亟待深入的探索與思考。目前，針對智能數據管理與分析的研究仍然處於起步階段。

國內外研究者提出了一些新穎的智能數據管理演算法，如關系數據的智能索引結構、深度學習訓練數據的有效管理方法等，也開發出了基於機器學習技術自動調優關系資料庫管理系統的工具。