数据分析的英文-数据分析的英文缩写

nihdff 2024-06-11 数据分析 5 views

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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析的英文的问题,于是小编就整理了4个相关介绍数据分析的英文的解答,让我们一起看看吧。

  • 数据分析包含哪几个步骤,主要内容是什么?
  • 自学数据分析需要看哪些书的?求推荐?
  • 想从事IT行业,学习数据分析,学的话会不会难?
  • 做数据分析(数据挖掘)spss和Python哪个好?
  • 数据分析包含哪几个步骤,主要内容是什么?

    数据分析的英文-数据分析的英文缩写

    数据分析主要包含五个步骤

    1. 明确目的:明确数据分析的目的,确保数据分析有效进行并为数据的采集、处理提供方向
    2. 数据收集:在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的采集工作;
    3. 清洗加工:在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤,得到最终需要的业务数据;
    4. 数据展示:在配置好数据模型之后,可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现
    5. 报告撰写:主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果

    数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点:***

    1. 在多层的数据加工过滤之中,通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据,更加拓宽了数据的业务性和可分析性
    2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析
    3. 在ESB等数据调度工具的***之下,更加快速地实现了数据跟进,让用户可以实时跟进数据状况,有助于企业做出相应的决策。

    数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域,感谢您的阅读与关注。

    数据分析过程主要有下面6个步骤:

    1、明确目的:确定分析需要解决的业务问题,最好能将业务问题转化成数学问题。

    2、数据收集:基于对业务问题的理解,通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源,不仅限于数据库,也可以考虑一些各种部门的公开数据,比如统计局、大数据局等部门。

    3、数据处理:通过技术手段,对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算,异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

    4、数据分析:这里主要有两个技术手段,统计分析和数据挖掘,找到相关的数据关系和规则,然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明,分析技术是为业务服务的,如果你的结果不能有助于业务问题的解决,统计分析和数据挖掘技术再好再高明,也没有意义,这点是我们做数据分析的人要谨记的。

    5、数据展示:分析数据的可视化,在整个数据分析过程中也比较重要,这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家,具体的可视化技术,可以百度看下,是一个非常专业的学科。

    6、报告撰写:展示你整个分析过程中的价值部分,在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程,包括你的分析结果和依据,以及你结合业务知识提出的解决方案,最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地,为企业产生价值。

    如果从不同层面来划分,数据分析还可以得到下面这样的流程。

    特别地,在分析层,我们可以分成两部分,一个是建模分析,另一个是描述性分析。

    以上是个人的观点,希望对你有帮助。

    感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围,典型的数据分析主要包含以下三个步骤:

    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。

    之前在CDA学了数据分析现在在做电商,感觉就是首先是定需求、定目标,然后提数,做数据处理分析、出报表,研究关键指标,提出运营策略,监督运营情况,复盘,得出结果,这样的过程

    谢谢邀请!

    一、数据分析流程:

    1.明确分析目的与思路:

    一切以解决业务问题为中心,依据分析目标明确思路,打开分析视角,使数据分析框架体系化。

    2.数据收集与预处理:

    数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据,从数据来源收集数据后需要做清洗工作,包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好,当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做,这样才能满足后续数据分析的要求。

    3.数据分析与挖掘:

    使用各种数据分析方法与分析工具(如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power***BI/Python)进行分析挖掘。

    4.数据可视化并生成报告:

    使用专业化图表,也可以结合表格,最后以报告方式输出数据分析成果。


    二、岗位内容:

    更多资讯请关注笔者头条号“语凡提”,向智慧化身阿凡提致敬,致力于分享大数据/数据分析/人工智能视频!

    自学数据分析需要看哪些书的?求推荐?

    01***-***思路篇

    《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》《深入浅出数据分析》这两本。

    现在这两本书应该也有新版了,当然也有很多其他优秀的入门书籍,在京东上搜“数据分析”,你会发现很多很多书,随便挑两本看完,你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然,这个阶段不要求你弄懂所有的知识点,主要是了解分析流程与基本概念,之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝,就靠这两本书了:)

    02***-***技能篇

    技能相关的书籍买过很多,就挑记笔记比较多的吧

    SQL:《零基础学SQL》

    Python:《Python编程***从入门到实践》

    R语言:《R语言实战》

    EXCEL:《数据图形化,分析更给力》

    PPT:《PPT,要你好看》

    逻辑表达:《金字塔原理》

    03***-***业务理解篇

    其实每个行业的业务入门书籍不同,但是基本的商业知识要先了解下的。

    了解商业模式套路:《商业模式新生代》

    图形化思考,商业常识:《餐巾纸的背面》

    数据分析行业的常识:《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》

    总而言之,看完两本书,学会SQL、Excel、PPT,***就当入门了

    还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐,希望对你有帮助~

    以上书单来自→书单来了:数据分析十年,我只推荐这些书

    1、《谁说菜鸟不会数据分析》

    是小蚊子数据分析团队的作品,适合入门。写作手法采用讲故事的方式,以平实的语言娓娓道来,不会吓到新入门的童鞋。

    不过书籍中并不是所有知识都要着重看,看了就会发现,像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。

    而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用,可以尝试一下。

    2、深入浅出统计学、数据分析

    写的比较有意思的两本书,可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识,或者加深对某些概念的理解。

    两本都是外国作者写的那种很厚的,很啰嗦的书。不过,对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。

    3、《Excel这么用就对了》

    在吧Excel摸摸熟,基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践,倒是用了一本书,不过是有关Vba的书籍。刚入门时候,不知道怎么搞,还以为要学好Vba。后来发现,Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。


    想从事IT行业,学习数据分析,学的话会不会难?

    数据分析是个很专业的行业,从业人员由低至高,分别为:数据分析师、建模分析师以及数据科学家。

    要求的知识包括统计学、软件编程、人工智能算法设计等,是个交叉学科。

    另外,行业知识也很重要,否则无法获得有价值的分析结果。

    所以建议参加专业培训班,个人自学难度较大。

    • 绝对你先要确认清楚自己是想做IT还是想做数据分析方面的事情。

    • 数据分析并不一定需要IT的所有知识,比如数据分析你需要的是使用一些相关工具软件。

    • 数据分析入门不会太难,市面上也有许多足以让你入门的教程资料。但数据分析的职业进阶(需要更多编程知识)往往是数据挖掘,这个的门槛就比较高。

    现在也可以说是“一技在手,天下任走”的社会,选择一项就业好、发展空间大的专业技术学习才是最重要的。学IT技术可以说是现在中学生的最佳选择,IT行业的飞速发展,使得软件人才出现了青黄不接的情况。

    学习大数据和数据分析并不是很难,前提是要花时间去学习,现在网络上的教程很多,可以去看看视频教程。学习视频教程虽然比较慢,但是容易理解,方便掌握知识。如果学习大数据,建议先学习python,数据库,数据结构,hadoop等教程。如果学习人工智能方面的知识,python和人工智能算法就需要掌握,人工智能算法现在最流行的是卷积神经网络,这个需要有较强离散数学方面的知识,最基本的有线性代数,概率论,随机过程等等。这些课程都可以在B站找到,如果想要学习的话可以去研究研究。

    做数据分析(数据挖掘)spss和Python哪个好?

    很高兴回答您的问题,我作为一名计算机专业的大四学生,对数据分析也有一定的研究,我来说说自己的看法吧。

    做数据分析目前主流的工具是python,python以其丰富强大的类库和简洁的编码规则被应用于越来越多的数据分析场合。利用python,整合Google的深度学习框架tensorflow,可以做出很多不同类型的分析预测。

    随着人工智能时代的来临,数据挖掘,数据分析必将迎来历史性的机遇和挑战,未来前景巨大!

    多谢邀请。做数据分析(数据挖掘)python会更好些。第一,虽然可以用spss做一些数据挖掘的分析,描述性,探索性,回归分析,随机森林等等,可以不需要懂代码,但是是收费软件,相比Python中的numpy和pandas等数据分析包,就可以实现想要的结果。在企业招聘数据分析师时主要是看你的业务分析能力,数据分析有偏业务方向和技术方向,对于数据挖掘来讲,会python更能构建一些模型来分析企业的业务。当然这个也不是唯一的,企业如果从以往的工作经验看出你有较强的数据分析能力,一般是会接受的,我也不是很会python,对于spss,excel,sql,tableau***都有接触过,最关键的是你用excel的能力,除非进的企业是急招,进来就要入手的,才可能会不需要。

    到此,以上就是小编对于数据分析的英文的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析的英文的4点解答对大家有用。

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