1x數據分析理論什麼樣子

『壹』 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

『貳』 什麼是數據分析如何學習數據分析

【導讀】無論是從薪資待遇還是未來的發展前景，數據分析師都是屈指可數的稀缺人才，那麼什麼是數據分析?如何學習數據分析呢?下面跟著小編一起來分析一下吧!

什麼是數據分析?

對於數據分析的概念，我們需要有一個深刻的理解。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。

如何學習數據分析?

的確，興趣能作為你學習下去的動力，但是後續不斷地學習並掌握技能才是根本。小編以前特別喜歡吉他，於是就報了吉他班。彈吉他確實是一件很酷的事，但是學習過程卻非常艱辛。我的手指尖經常因為彈吉他生成黃黃的老繭。有時候我甚至想要放棄，但是在老師和父母的監督下，我還是堅持了下來。

學習數據分析的過程何嘗不是如此呢?想要實現夢想，就一定要付諸汗水。以下便是小編為小白們提的幾點學習數據分析的建議~

1.瀏覽各大平台有關數據分析的論壇。

很多技術大牛在網路貼吧、知乎、B站、CSDN等平台都發布過自己的經驗貼，積少成多的知識可以幫助我們少走很多彎路，從而更快地掌握知識。

2.運用數據集開啟項目。

感興趣的小夥伴可以點擊下方鏈接康康小編推薦過的數據集~

3.掌握數據分析師的必備技能。

(1)Excel。很多人的電腦里都安裝了Excel這款軟體。在辦公時，我們經常會用Excel製作表格。除此之外，Excel還是一款數據管理工具，可以用於數據的清理、分析和可視化。

(2)SQL。SQL是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。

(3)Tableau等可視化軟體。Tableau這一款可視化工具廣泛運用於商業領域。並且，Tableau是一款自帶教程的軟體，省去了我們去別的平台找學習視頻的時間。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「什麼是數據分析?如何學習數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『叄』 數據分析的幾種經典的理論

數據分析理論導航頁收錄已經發布的工作生活用到的數據分析思路及理論方法。例如數據分析師基本技能、時間序列分析、分析軟體功能介紹等。

1  大數據時代：數據分析能力重要性

2  大數據時代：數據分析基礎

3  正態性檢驗方法介紹

4  數據分析技術：數據差異的顯著性檢驗

5  數據分析方法：非正態數據轉化成正態數據

6  均值差異性檢驗：Z檢驗和T檢驗綜述

7  均值差異性檢驗：方差分析綜述

8  數據分析方法：非參數檢驗

9  數據分析技術：擬合優度檢驗

10 數據分析技術：數據關聯性分析綜述

11 數據分析技術：數據的歸納分析

12 數據分析技術：問卷（考卷）的信度與效度

13 數據分析技術：相關關系分析

14 數據分析技術：數據分類很重要

15 數據分析技術：回歸分析

16 數據分析技術：非參數檢驗

『肆』 如何學習數據分析

數據分析（Data Analysis）是指用運用統計方法和分析工具對大量數據進行分析，挖掘出其潛在規律及價值，為經營決策提供科學嚴謹的理性依據。數據分析將數學原理和計算機技術進行有機結合，一般遵循設計方案、數據採集、數據處理、數據分析、出具報告5個步驟。在實際應用中，數據分析能夠利用大量非結構化數據，挖掘出隱藏信息，總結其內在規律，從而幫助企業進行量化經營，引導企業採取適當的行動，以達到精準營銷，理性決策的目的。
如何學習數據分析？
首先，我先簡單地將學習數據的人群進行分類：
1.學過計算機但不會統計學（新手）
2.學過統計學但不會計算機（小白）
3.統計學和計算機都不會（菜鳥）
他們的排名是： 菜鳥 < 小白 <= 新手。 無需置疑，菜鳥是最弱的級別，學習起來也是困難重重。小白和新手算是有一定的基礎，學習起來會比較輕松一點。 從我個人角度來看，我覺得計算機技術要重於統計學知識，因此我認為學計算機的同學更容易入門。
無論處於什麼級別：學習數據分析，你需要做的兩件事：
1.一份正確的學習計劃
2.一位帶你入門的師傅（行業前輩）
學習也需要知道側重點，需要掌握哪些本領：

①統計學基礎

②常用模型理論

③R和PYTHON

④網頁分析

⑤資料庫技術

⑥實戰應用
入門師傅：自認為是靠譜的導師或者行業前輩，真正了解行業發展狀態及前景
中國商業聯合會數據分析專業委員會，為國務院國有資產監督管理委員會審核同意，中華人民共和國民政部正式批准和登記的中國數據分析行業的行業協會。
典型的數據分析應用主要體現在以下三個方面：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。