⑴ 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
⑵ 數據名詞解釋
數據：對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或是這些物理符號的組合，也包含數值數據和非數值數據。
信息：是數據經過加工處理後得到的另一種形式的數據，這種數據在某種程度上影響接收者的行為。具有客觀性、主觀性和有用性。
數據和信息的關系：信息是數據的含義，數據是信息的載體。
數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。
信息，指音訊、消息、通訊系統傳輸和處理的對象，泛指人類社會傳播的一切內容。人通過獲得、識別自然旅粗散界和社會的不同信息來區別不同事物，得以認識和改造世界。在一切通訊和控制系統中，信息是一種普遍聯系的形式。
1948年，數學家香農在題為「通訊的數學理論」的論文中指出：「信息是用來消除隨機不定性的東西」。創建一切宇宙萬物的最基本萬能單位是信息。
數的解釋 數 （數） ù 表示、劃分或計算出來的量：數目。數量。數詞。數論（數學的一支，主要研究正整數的 性質 以及和它有關的規律）。
數控。 幾，幾個：數人拆氏。數日。 技藝凳坦 ，學術：「今夫弈之為數，小數也」。 命運 ，天 據的解釋 據 （據） ù 憑依、倚仗：據點。據險固守。
佔有：竊據。盤據。據為己有。 可以用做證明的事物：字據。證據。單據。論據。契據。言之有據。 按照：據實。據稱。依據。據事直書。 據 （據） ū 〔 拮據 〕
⑶ 大數據的含義包括什麼哪幾個方面
大數據是什麼？在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？
在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
如圖：
衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？
大數據從整體上看分為四個特點，第一，大量。
衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。
數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。
大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。