你知道什么叫数据推图吗

1. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么

【导读】随着大数据，人工智能化的普及，a帮助我们解决了很多问题，其主要表现在大数据分析上，那么数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么呢?为了帮助大家更好的了解数据分析过程，下面是小编整理的数据分析过程主要有下面6个步骤，一起来看看吧!

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2. 数据分析需要掌握哪些知识

数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

3. 什么是数据抽象，试举例说明

抽象有两种, 一种是数据抽象, 一种是行为抽象.
行为抽象是C++最重要的机制之一.

数据抽象:
int i = 5 ; // 你把5表示5个苹果, 5倍关系等等, 这就是数据抽象.
// 用数据去表示事物,概念,关系

行为抽象:
比如, 任何表现出迭代器行为的东西都是迭代器, 来自<<C++ standard library>>里的原话

所以vector<>::iterator是迭代器, list<>::iterator是迭代器, 指针int* p也是迭代器
迭代器有哪些行为?
有解引用操作, 如*iter = 10,
有成员访问操作 iter->func(),
有递增操作 ++iter
所以只要你定义一个类, 支持上述操作, 你的类就是一个迭代器, 如果你的类同时又具有容器的行为, 你的类也可以叫做容器. 当然这种异型不太可能生存在有意义的环境中.

在C++中行为抽象一般有两种实现机制:

在面向对象的编程中, 使用接口
通常定义一个抽象类作为接口, 比如 class shape{ virtual void draw() ;}
任何继承该接口的子类, 都强制性的具有draw()行为, 所以任何子类都可叫做shape

在泛型编程中, 通常使用策略
策略是隐式接口, 在C/C++其实就等于convention(约定), 比如我们约定变量i开头表示int类型
template< typename T>
void draw( const T sp )
{
sp.draw() ; // 由于策略是隐式的, 只要求T具有draw()行为, 而不要求T之间有任何继承关系
}

抽象 = 提取共性, 忽略无关
所以
class polymorph
{
void draw() ; // polymorth是一个shape, 因为图形的行为共性是draw()
// 图形或许还有move(), scale()行为, 但是在这里我们忽略掉, 对我们不重要
void drive() ; // polymorth是一部汽车, 因为汽车的行为共性是drive()
// 汽车还有stop(),但是
} ;

4. 数据分析模式有几种分别是什么呢

一般而言，数据分析模式有四种，描述性数据分析、诊断性数据分析、预测性数据分析、指导性数据分析。

4）指导型数据分析

知道事情的严重性还不行，你还需要知道通过怎么样的办法来进行改善产品质量，从而提升产品的销量。这时候你通过调取产品线的各项抽样数据，然后进行细致的分析，你突然发现某个生产线的质量是产品质量差的关键。

因此，是时候对这个产品线进行一些处理了，不然会影响整个品牌乃至企业的。

这就是数据分析常见的四种分析模型，希望对你有所帮助。