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nihdff 2024-06-25 数据分析 10 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,就是关于数据分析数据集的问题,于是小编就整理了2个相关介绍数据分析数据集的解答,让我们一起看看吧。

  • 数据分析,数据挖掘,大数据,机器学习,深度学习,统计分析的区别是什么?
  • 做数据分析需要学什么?
  • 数据分析,数据挖掘,大数据,机器学习,深度学习,统计分析的区别是什么?

    数据分析数据集-数据分析数据集网站

    Spss***statistics与Spss***Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件,其中Spss***statistics更加偏向于数据分析,而Spss***Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念,你应该很明确了吧?在此就不再赘述了。

    Spss***statistics更加偏向于统计、数据分析;Spss***Modeler主要是用于数据建模,提供一个数学模型。

    如果不会Python的话,同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话,找个数据分析工作问题不大,不过随着你自己的未来发展,Python和R语言,我相信都是你需要补课的重要内容。

    回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别

    这个问题最近刷到很多次,看来是要回答一下了。
    因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习,这里分享一下自己对这些概念的认知。***

    数据分析***主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度(人智活动),对收集来的数据进行处理与分析,按照明确目标或维度进行分析(目标导向),获取有价值的信息。比如利用对比分析、分组分析、交叉分析等方法,完成现状分析、原因分析、预测分析,提取有用信息和形成结论。

    数据挖掘***主要是面向决策。通常是指从海量(巨量)的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程(探索性),更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法,得出规则或者模型,进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测,提供决策依据。

    需要注意,较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据,机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整***、有噪声、模糊的数据。

    数据统计***同样是面向结论,只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量。比如。得出具体的总和、平均值、比率的统计值。

    从广义上讲,广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向。

    机器学习***是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科,但机器学习不会让机器产生“意识和思考”,它是概率论与统计学的范畴,是实现人工智能的途径之一。

    深度学习***是机器学习的一个子领域,受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法,能够从大数据中自动学习特征,以解决任何需要思考的问题。从统计学上来讲,深度学习就是在预测数据,从数据中学习产出一个模型,再通过模型去预测新的数据,需要注意的是训练数据要遵循预测数据的数据特征分布。它也是实现人工智能的途径之一。

    机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。

    大数据是海量的数据。数据分析包含数据挖掘。数据分析是对数据进行收集、处理、分析等将简单的数据变为有条理的信息,分析的问题比数据挖掘分析得简单,主要用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的、人们先前未知的规律,主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习用算法、统计学、概率学来从数据中获得经验。深度学习属于机器学习的一个领域,它使用的算法是神经网络。

    数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析是数据科学领域中不同的概念和技术,它们在应用场景、数据处理和分析方法等方面有着不同的特点和重点。

      数据分析
    数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析,得出有效结论的过程。数据分析的重点在于发现数据之间的联系,以及利用统计方法进行数据分析,从而得出关于数据的结论。数据分析广泛应用于各种行业中,包括市场营销、金融、医疗等领域。数据分析包括描述性统计、推断性统计、数据可视化等技术。

      数据挖掘
    数据挖掘是指通过应用机器学习和统计分析等技术,从大规模数据中自动发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的重点在于从大规模数据中发现隐藏的模式和关系,并对这些模式和关系进行分析和预测。数据挖掘广泛应用于各种领域,包括市场营销、金融、医疗、社交网络等。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。

      大数据
    大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据***,通常具有高速性、多样性和复杂性等特点。大数据分析的重点在于如何处理和分析大规模、高维度、异构性的数据,以便从中发现价值信息和知识。大数据应用广泛,包括金融、医疗、电子商务等领域。大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL等。

      机器学习
    机器学习是一种通过训练模型并使用数据进行预测和决策的技术。机器学习的重点在于如何让机器根据数据自动地进行决策和预测。机器学习应用广泛,包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

      深度学习
    深度学习是机器学习的一种,其重点在于使用深度神经网络进行学习和预测。深度学习应用广泛,包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

      统计分析
    统计分析是指通过应用统计学方法对数据进行分析和处理的过程。统计分析的重点在于研究数据分布、关联和变化规律等,通过分析数据样本,推断数据总体的特征。统计分析应用广泛,包括调查研究、品质控制、医疗研究等领域。统计分析技术包括参数估计、假设检验、回归分析等。

    综上所述,数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析都是数据科学领域中的重要技术,它们的应用场景、处理方法和技术特点等方面都有所不同。在实际应用中,需要根据具体的问题和数据特征选择合适的技术和方法,以便从中发现价值信息和知识。

    人工智能、深度学习和机器学习的差异

    这三者并非并列关系,人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域,而人工智能又是深度学习的领域应用,机器学习主要为浅层网络算法。

    人工智能主要包括三个领域,分别是图像、语音和自然语言处理,由于其涉及的特征多为非结构化数据,所以在规律的探索中,多通过神经网络进行特征选择调参。

    而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用,在已经梳理好的结构化数据中发现规律,所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

    算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习,还是机器学习,其本质目的都具有雷同性,只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络,更类似于还原人的神经元,对算法赋予AI智能化,使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

    做数据分析需要学什么?

    数据分析通俗点说就是为了解决问题的,要么是帮自己解决问题,要么是帮别人解决问题

    1、自己解决问题

    2、帮助别人解决问题
    先看第一种,自己解决问题,如果你的主要工作并非数据分析,而是用数据分析来验证、解答你的问题,那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了,心情好可以学点python,但基本的工作环境99%用不到,没有excel那种操作的爽感,高级点的大型企业都有自己的数据平台,你只要理解数据与业务流程的关系即可,建立一套自己的分析体系即可,记住你的本职工作,是业务。

    第二种,帮助别人解决问题,大致分为3个方向

    1、给别人提供报告,这种很常见,这种对数据分析的要求最高,从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学,包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等,偏技术类的重点就是代码+算法,偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

    2、给别人提供工具支持,这个很容易想到吧,就是大家常见的数据产品,这类主要是要增加数据的思维方式,比如如何抓取数据,如何设置埋点,同时还要做一些前端交互的设计,如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等,其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求,再跪着去求程序员帮你去开发优化。

    3、还有一种是夹缝中生存,帮助别人(分析师、产品)解决问题,主要解决数据的清洗、建模、技术支持等,就有了数据工程师,平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取,还有了数据建模工程师,常年倒腾各类数据模型,评估模型,从而定期优化或者做新的模型,想不想数据分析师中的程序员?这类很多干久了都会开始迷茫,自己到底是干啥的?

    这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式,这类资源太多了,相比大家比我更有办法。

    文源:小邓种草

    这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下。

    首先,从知识体系的角度来看,当前学习数据分析需要学习三大块知识,其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

    数学和统计学是数据分析的基础,在大数据时代,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说,数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的,虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用,但是如果脱离数学和统计学知识,数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说,在学习数据分析的过程中,可以同时补学数学知识,包括线性代数和概率论等等。

    数据分析是大数据技术体系的重要组成部分,实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一,所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下,数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果,比如速度提升就非常明显。

    从数据分析的手段上来看,当前数据分析主要有两种方式,一种是统计学方式,另一种就是机器学习方式,当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注,基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析,需要从算法设计开始入手,然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

    最后,对于数据分析的初学者来说,可以从Python开始学起,然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容,大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

    我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

    如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

    学统计x10,重要的事情说十遍,问这个问题通常是想获得数据分析方法或技术的指导,实际上所有的数据分析都是基于非常熟悉的业务知识的,否则数据分析就是无源之水,走不长的。此处我们假定你已经具备了这个前提条件,第二必备便是统计学。

    • 数据分析本质是了解过去与现在,预知未来,而统计的核心是描述与推断,运用统计学手段帮助我们理解问题,预测未来走向,从这个角度讲,两者是相互契合的。
    • 大数据时代下热捧的机器学习,深度学习等数据分析技术,本质是数学模型,是统计推断的一部分,学好统计学再理解这些,就顺理成章了。
    • 不要被市面上各种数据分析课程,Python课程啥的白白割了韭菜,工具只是工具,可以提效,但给不了你思路和方法。

    学好统计,秒杀市面上80%的数据分析师,毫不夸张,切记不可本末倒置。

    学好统计,秒杀一切

    到此,以上就是小编对于数据分析数据集的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析数据集的2点解答对大家有用。

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