如何学习数据管理的三个方法

㈠ 数据运营需要学什么

1、数据管理

通过学习管理理论知识便于搭建数据分析的框架，利于运营工作进行。

2、懂业务

当我们的分析脱离行业认知、公司业务背景和市场的大背景，分析的结果就会成为脱离线的风筝，就会没有使用价值。

3、运营方法

指掌握数据运营基本原理与谨李一些有效的方法，并能灵活运用到实践祥颂迟工作中，以便有效的开展工作。

4、使用运营分析软件工具

指掌握相关的常用工具帮我们完成数据分析工作。

5、会简单的设计

指会运用图表有效表达数据运营工作者的观点，让结果简单明了、一目了然。而且要使设计在整体上得樱友体美观。

㈡ oracle数据库轻松学习方法(oracle学习资料)

如何学习Oracle?

经常有一些Oracle的初学者问到这个问题，这里算是一个统一答复。

1、如果有一定的数据库基础，知道SQL是怎么回事，即使写不出来简单的SQL，但可以看动它们，你就可以跳到2。否则请先看一下数据库基础和SQL语言，不需氏山猜要很深，更不需要去记忆那些复杂的SQL命令歼型，这些可以留在以后边应用边学习、记忆。

2、要想学好ORACLE，首先要学习ORACLE的体系结构，现在你不需要深入理解它们，但要分清几个关键的概念：

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

以及database,tablespace,datafile和tablespace,segmnet,extent&block它们之间的关系。

当然还要分清undotablespace&redologfile等，对于很多初学者来说，能够对这些概念有个较为清晰的认识并不是一件容易的事，而这些并非Oracle的全部。

3、2是有关ORACLE的一些基本概念，下面要学习的是一些简单的的实际操作，就是如何去管理ORACLE数据库，当然不是管理全部的ORACLE。在此过程中你将对SQL和ORACLE体系结构有个更深入的了解。

4、到了这一步你基本上算是初步掌握了ORACLE，下面将要根据你的方向来具体学习其它的ORACLE知识了。如果你是开发人员，则需要更多地去学习PL/SQL以及DEVELOPER，而这将是一门新的课程。如果你是一名DBA，请继续。

5、现唯谨在你可以根据自己的实际情况，进行有选择的学习，也就是说下面的内容没有特别顺序要求。可以选择深入学习ORACLE的管理、备份与恢复、性能调整、网络等。当然在学习这些知识的过程中，如果有实际的工作更好，这样你可以在实际中成长，学会TROUBLESHOOTING。

6、当然在学习的过程中，你可以在网站或论坛中与他人进行交流，可以看别人的一些经验文章，也可以自己写一些心得体会。

在此也希望你能早日好学好你的oracle！

㈢ 如何快速成为数据分析师

1、技能一：理解数据库。

还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。

2、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。

3、技能三：懂设计

说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。

4、技能四：几项专业技哗陵大能

统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计汪纳学。
社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社乱竖会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。

5、技能五：提升个人能力。

有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。

6、技能六：随时贴近数据文化

拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？

拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

(3)如何学习数据管理的三个方法扩展阅读：

企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：

• SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

• 会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

• 会用脚本语言进行数据分析，Python or R

• 有获取外部数据的能力，如爬虫

• 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

• 熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主

㈣ 如何学习财务数据分析，有哪些好工具

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㈤ 如何学习处理海量数据那个领域相关的内容

1 数据库基础
安装配置与应用设计
安装、配置、创建库、表、约束
2操纵语句与规范
SQL语法、操纵语句、数据类型、变量、表达式、运算符、控制语句
3高级查询与函数
查询子句、单表查询、函数
4多表高级查询、视图
外键约束、子查询、联合查询、视图
5数据库编程
事务、索引、存储过程
6安全与管理
安全管理
7需求分析
数据仓库调研与实施
技术背景、技术架构、数据架构、应用架构、业务架构、阶段划分、准备、业务调研分析、信息调研方法
8数据建模
数据模型设计
Erwin使用、逻辑数据模型（LDM）设计、物理数据模型（PDM）设计、元数据建模、多维模型建立
9业务设计与应用
数据模型业务设计、项目应用
10数据管控
原理与方法
数据标准管理、元数据管理、数据质量管理
11数据处理
ETL概念
架构体系、主要模式、主要作用
12ETL基础
架构体系、主要模式、主要作用
13ETL需求
需求类型
14ETL数据结构
数据结构、结构解析
15ETL基本规则
基本规则
16ETL逻辑模型
流程类型、概念与逻辑模型
17ETL数据抽取

㈥ 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。

语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。

一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

㈦ 如何学习数据库知识

好像武侠小说里边说的：“你的招式忘了没有？”，回答：“差不多忘了”，“忘了就好”。
这与数据库编程有什么关系？关系可大了。同志们学过Pascal、BASIC、C(C++)没有？如果没有，FOXBASE、FOXPRO应该学过吧？按以上这些语言编程，都是过程化的，说白一点就是一个数据一个数据、一条记录一条记录去处理(FOXBASE、FOXPRO不完全这样，但书上也经常是这样介绍的)，当初我接触ACCESS
97时，一下子没有了IF、FOR这些语句(指数据处理)，都用SQL语句，真是找不到北了，好在我学SQL语言时，也尽量忘掉这个IF、FOR，到我忘得差不多时，功夫也进了一大步，原来要编一大段程序，现在一两条SQL语句搞定，就算用多几条SQL语句，由于是在图形界面下做，可视化操作，拉拉扯扯，再修改一下生成的SQL语句，也就省事多了。
由于ACCESS具备完整的SQL语言(FOXBASE没有、FOXPRO不完整)，我从ACCESS
97开始用ACCESS编程，到现在为止，DAO、ADO很少用，加上最近从爱赛思上接触的一些技术，基本上不用DAO、ADO都可以了，可以从我的“未完工的库存管理”中看出，只是在特殊情况下才偶尔用一下。(少用，但不是不用，还得学，不要误解)
如何学好数据库编程？下面介绍一下本人的一些经验，仅供参考：
1.首先要把原来一个数据一个数据、一条记录一条记录的数据处理方式忘掉，越彻底越好。
现在用成批处理了。少用记录集一条记录一条记录地处理，尽量用SQL语句。
2.学好关系数据库的理论，尤其是规范化理论，表的设计一定要规范化，最起码要规范化到第三范式。集合运算(并、交、差)。关系运算(选择、投影、连接)。其中连接与规范化是紧密结合的。
3.运用面向对象的技术：面向对象的分析OOA、面向对象的设计OOD、面向对象的编程OOP，根据表的关系，用窗体和子窗体、报表和子报表，仿真面向对象，这样可以增加程序的可读性和可维护性。(这是高级技术，同志们不要轻视，做大项目你就知道有用了)
4.用查询时，通常一步做不出来，可以分几步做，本人通常是这么做的，从我给网友回复的例子中也可以看得出。为什么要这样做？(1)有些是SQL语言的限制，没办法一步做出来，逼的；(2)可以检查每一步查询的结果，容易调试；(3)增加可读性，便于日后维护。
5.查询的结果用窗体显示或用报表打印，两者的技术差不多。通常改变打开窗体或报表的条件就可控制显示或打印的记录范围。另外用查询做数据源时，动态改变查询中的SQL语句，比在查询中引用窗体的控件要方便，因为SQL语句生成是在VBA中，可以先存放在字符变量中，然后再更新查询的SQL语句，这样就可以用断点来检查变量值对不对，如果在查询中引用窗体的控件，尤其是包含IIF()函数时，调试是很困难的。
6.开发一个系统，首先要解决技术问题，即算法，用简单例子，把算法弄懂了，再详细设计，这一点从网友的提问中可以看出，有很多人问题表达不清楚，有的人其中夹了很多与算法无关的东西，尤其是很专业的东西，别人不容易看得明白，由于算法没搞清楚，程序就无法编了。
7.不要使用过多的工具特性，使用过多的工具特性会使可读性降低，可维护性差，要别人帮忙时难以得到帮助，更要命的是可移植性差，从MDB到ADP就可以体会到了，所以在编程时可读性很重要，可移植性更重要，你甘心自己的程序就固定在一个环境下运行吗？你甘心永远用一个工具搞开发吗？为了你的“钱途”，不要玩弄太多的技巧，当然技术研究是另外一码事。

㈧ 如何学习数据分析

首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：

1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能，零基础学习SQL可以阅读这里：SQL教程_w3cschool

2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：哈里斯堡社区大学公开课：统计学入门_全24集_网易公开课
3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。
再说说两者有区别的技能树：

1.数据挖掘向
我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。
所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？
在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
2.产品经理向
产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》

㈨ 大数据处理

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

㈩ 计算机数据管理技术经历了哪三个阶段

1、人工管理阶段

在计算机出现之前，人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工，也就是利用纸张来记录和利用计算工具（算盘、计算尺）来进行计算，并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。

到了20世纪50年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁猛轮盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。信则数据处理的方式是批处理。

2、文件系统阶段

20世纪50年代后期到60年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。

数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作，这就是文件系统。

件系统实现了记录内的结构化，但从文件的整体来看却是无结构的。其数据面滑知棚向特定的应用程序，因此数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。

3、数据库系统阶段

20世纪60年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。

数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。

(10)如何学习数据管理的三个方法扩展阅读

数据管理与智能计算的深度融合已经成为大数据时代顺利前行的迫切需求。一方面，将新一代人工智能方法应用于先进数据管理技术，尝试探索和突破智能数据管理与分析的理论体系、技术方法及系统平台，已经成为数据管理领域的新兴研究方向。

另一方面，研发面向人工智能的数据库基础软件，为新一代人工智能技术的研发和广泛应用提供海量数据的有效存储、查询、分析和挖掘等的系统支持，亦是国家科技创新的决定性因素。

智能数据管理与分析领域日益得到学术界和工业界的普遍关注，其理论、技术和方法亟待深入的探索与思考。目前，针对智能数据管理与分析的研究仍然处于起步阶段。

国内外研究者提出了一些新颖的智能数据管理算法，如关系数据的智能索引结构、深度学习训练数据的有效管理方法等，也开发出了基于机器学习技术自动调优关系数据库管理系统的工具。