你知道什麼叫數據推圖嗎

1. 數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼

【導讀】隨著大數據，人工智慧化的普及，a幫助我們解決了很多問題，其主要表現在大數據分析上，那麼數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼呢?為了幫助大家更好的了解數據分析過程，下面是小編整理的數據分析過程主要有下面6個步驟，一起來看看吧!

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2. 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

3. 什麼是數據抽象，試舉例說明

抽象有兩種, 一種是數據抽象, 一種是行為抽象.
行為抽象是C++最重要的機制之一.

數據抽象:
int i = 5 ; // 你把5表示5個蘋果, 5倍關系等等, 這就是數據抽象.
// 用數據去表示事物,概念,關系

行為抽象:
比如, 任何錶現出迭代器行為的東西都是迭代器, 來自<<C++ standard library>>里的原話

所以vector<>::iterator是迭代器, list<>::iterator是迭代器, 指針int* p也是迭代器
迭代器有哪些行為?
有解引用操作, 如*iter = 10,
有成員訪問操作 iter->func(),
有遞增操作 ++iter
所以只要你定義一個類, 支持上述操作, 你的類就是一個迭代器, 如果你的類同時又具有容器的行為, 你的類也可以叫做容器. 當然這種異型不太可能生存在有意義的環境中.

在C++中行為抽象一般有兩種實現機制:

在面向對象的編程中, 使用介面
通常定義一個抽象類作為介面, 比如 class shape{ virtual void draw() ;}
任何繼承該介面的子類, 都強制性的具有draw()行為, 所以任何子類都可叫做shape

在泛型編程中, 通常使用策略
策略是隱式介面, 在C/C++其實就等於convention(約定), 比如我們約定變數i開頭表示int類型
template< typename T>
void draw( const T sp )
{
sp.draw() ; // 由於策略是隱式的, 只要求T具有draw()行為, 而不要求T之間有任何繼承關系
}

抽象 = 提取共性, 忽略無關
所以
class polymorph
{
void draw() ; // polymorth是一個shape, 因為圖形的行為共性是draw()
// 圖形或許還有move(), scale()行為, 但是在這里我們忽略掉, 對我們不重要
void drive() ; // polymorth是一部汽車, 因為汽車的行為共性是drive()
// 汽車還有stop(),但是
} ;

4. 數據分析模式有幾種分別是什麼呢

一般而言，數據分析模式有四種，描述性數據分析、診斷性數據分析、預測性數據分析、指導性數據分析。

4）指導型數據分析

知道事情的嚴重性還不行，你還需要知道通過怎麼樣的辦法來進行改善產品質量，從而提升產品的銷量。這時候你通過調取產品線的各項抽樣數據，然後進行細致的分析，你突然發現某個生產線的質量是產品質量差的關鍵。

因此，是時候對這個產品線進行一些處理了，不然會影響整個品牌乃至企業的。

這就是數據分析常見的四種分析模型，希望對你有所幫助。