1x数据分析理论什么样子

‘壹’ 数据分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

‘贰’ 什么是数据分析如何学习数据分析

【导读】无论是从薪资待遇还是未来的发展前景，数据分析师都是屈指可数的稀缺人才，那么什么是数据分析?如何学习数据分析呢?下面跟着小编一起来分析一下吧!

什么是数据分析?

对于数据分析的概念，我们需要有一个深刻的理解。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

如何学习数据分析?

的确，兴趣能作为你学习下去的动力，但是后续不断地学习并掌握技能才是根本。小编以前特别喜欢吉他，于是就报了吉他班。弹吉他确实是一件很酷的事，但是学习过程却非常艰辛。我的手指尖经常因为弹吉他生成黄黄的老茧。有时候我甚至想要放弃，但是在老师和父母的监督下，我还是坚持了下来。

学习数据分析的过程何尝不是如此呢?想要实现梦想，就一定要付诸汗水。以下便是小编为小白们提的几点学习数据分析的建议~

1.浏览各大平台有关数据分析的论坛。

很多技术大牛在网络贴吧、知乎、B站、CSDN等平台都发布过自己的经验贴，积少成多的知识可以帮助我们少走很多弯路，从而更快地掌握知识。

2.运用数据集开启项目。

感兴趣的小伙伴可以点击下方链接康康小编推荐过的数据集~

3.掌握数据分析师的必备技能。

(1)Excel。很多人的电脑里都安装了Excel这款软件。在办公时，我们经常会用Excel制作表格。除此之外，Excel还是一款数据管理工具，可以用于数据的清理、分析和可视化。

(2)SQL。SQL是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

(3)Tableau等可视化软件。Tableau这一款可视化工具广泛运用于商业领域。并且，Tableau是一款自带教程的软件，省去了我们去别的平台找学习视频的时间。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“什么是数据分析?如何学习数据分析?”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

‘叁’ 数据分析的几种经典的理论

数据分析理论导航页收录已经发布的工作生活用到的数据分析思路及理论方法。例如数据分析师基本技能、时间序列分析、分析软件功能介绍等。

1  大数据时代：数据分析能力重要性

2  大数据时代：数据分析基础

3  正态性检验方法介绍

4  数据分析技术：数据差异的显着性检验

5  数据分析方法：非正态数据转化成正态数据

6  均值差异性检验：Z检验和T检验综述

7  均值差异性检验：方差分析综述

8  数据分析方法：非参数检验

9  数据分析技术：拟合优度检验

10 数据分析技术：数据关联性分析综述

11 数据分析技术：数据的归纳分析

12 数据分析技术：问卷（考卷）的信度与效度

13 数据分析技术：相关关系分析

14 数据分析技术：数据分类很重要

15 数据分析技术：回归分析

16 数据分析技术：非参数检验

‘肆’ 如何学习数据分析

数据分析（Data Analysis）是指用运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。数据分析将数学原理和计算机技术进行有机结合，一般遵循设计方案、数据采集、数据处理、数据分析、出具报告5个步骤。在实际应用中，数据分析能够利用大量非结构化数据，挖掘出隐藏信息，总结其内在规律，从而帮助企业进行量化经营，引导企业采取适当的行动，以达到精准营销，理性决策的目的。
如何学习数据分析？
首先，我先简单地将学习数据的人群进行分类：
1.学过计算机但不会统计学（新手）
2.学过统计学但不会计算机（小白）
3.统计学和计算机都不会（菜鸟）
他们的排名是： 菜鸟 < 小白 <= 新手。 无需置疑，菜鸟是最弱的级别，学习起来也是困难重重。小白和新手算是有一定的基础，学习起来会比较轻松一点。 从我个人角度来看，我觉得计算机技术要重于统计学知识，因此我认为学计算机的同学更容易入门。
无论处于什么级别：学习数据分析，你需要做的两件事：
1.一份正确的学习计划
2.一位带你入门的师傅（行业前辈）
学习也需要知道侧重点，需要掌握哪些本领：

①统计学基础

②常用模型理论

③R和PYTHON

④网页分析

⑤数据库技术

⑥实战应用
入门师傅：自认为是靠谱的导师或者行业前辈，真正了解行业发展状态及前景
中国商业联合会数据分析专业委员会，为国务院国有资产监督管理委员会审核同意，中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业的行业协会。
典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。