数据分析是什么
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数据分析是用适当的统计分析方法将收集来的大量数据进行分析,将他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。为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的类别包括:描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分型。
数据分析是什么
1、描述性数据分析
初级数据分析,常见的方法有对比分析法、平均分析法和交叉分析法。
2、探索性数据分析
侧重于在数据分析中发现新的特征,常见的方法有相关分析、因子分析和回归分析等。
3、验证性数据
分类: 数据分析 发布时间:
2022.01.12
sklearn是干什么的
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具,是机器学习中的常用第三方模块。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上,里面的 API 的设计非常好,所有对象的接口简单,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。是一项简单高效的数据挖掘和数据分析工
分类: 数据分析 发布时间:
2022.01.10
数据分析的三大作用
在具体的业务中,数据分析的三大作用分别是:企业可以通过各种方式收集有关用户体验的数据,针对性的提升客户体验;可视化的数据分析,能辅助管理者们更加高效地进行决策;用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势。
提升客户体验
企业可以通过各种方式收集有关用户体验的数据,通过分析这些数据,企业能有针对性的提升客户体验,而卓越的客户体验,能帮助企业提高竞争力。
辅助管理决策
在过去,企业业务决策更多来源于经验。如今,企业决策需要数据分析的支持。特别是可视化的数据分析,能辅助管理者们更加高效地进
分类: 数据分析 发布时间:
2021.12.29
数据分析师要学什么
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数据分析师要学的东西分为理论和操作工具两类,理论知识部分包含高等数学、统计学等。操作工具有excel、SQL、python等。
数据分析师要学什么
1、理论方面的学习:
(1)概率论与数理统计相关知识(数学知识是基础)
(2)数据分析框架、方法论、模型等
2、操作工具有:
mySQL、excel、python
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数据分析的基本方法有5种:
1、因素分析法:
即对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。
2、比率分析法:
即用相对数来表示不同项目的数据比率。
3、
分类: 数据分析 发布时间:
2021.12.28
数据分析方法哪几种
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数据分析方法有集中趋势分析、离中趋势分析、相关分析、推论统计、信度分析、聚类分析。
数据分析方法哪几种
1、集中趋势分析
集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布?
2、离中趋势分析
离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来度量两个随机变量关系的统计量)、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如,我们想知道两个教学班的语文成绩中,哪个班级内的成绩分布更分散,就可以用两个班级的四分
分类: 数据分析 发布时间:
2021.12.24
数据分析方法
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数据分析方法有很多,例如:细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析等。
1、细分分析
是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类, 一是逐步分析; 二是维度交叉。
细分分析用于解决所有问题。实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
2、对比分析
主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值, 通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务
分类: 数据分析 发布时间:
2021.12.21
数据分析工具有哪些?
大数据分析工具分为两类,开源大数据生态圈、商用大数据分析工具。
1. 开源大数据生态圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库(费用很高)
IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)
Teradata Aste
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.26
数据分析的软件有什么?数据分析的软件推荐!
进行数据分析除了需要良好的数学统计基础,对数据的敏感性外,有一位熟练使用的“老手”是非常重要的,数据分析的软件类型有:Excel、SQL、BI、统计编程、数据可视化JavaScript库、R语言等等。
数据分析的软件有什么?数据分析的软件推荐!
1、Excel数据处理
Excel:数据的加工以及分析处理,这个工具不用多说,不会这个基本和数据分析这个工作也就没有了,可以说这玩意是数据分析的基础软件工具,掌握它对我们后面进一步学习使用BI工具或统计编程工具有很大帮助
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.13
大数据分析软件有哪些?
在大数据时代,大数据bi工具有哪些呢?BI工具分为开源BI工具和商业BI工具两大类。开源BI工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等;商业BI工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。
大数据分析软件有哪些?
大数据分析软件——Superset
Airbnb开源的数据可视化工具。目前属于A
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.12
大数据分析工具有哪些?
在大数据时代,大数据bi工具有哪些呢?BI工具分为开源BI工具和商业BI工具两大类。开源BI工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等;商业BI工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。
大数据分析工具
大数据分析工具——FineBI
FineBI是帆软公司的一款大数据分析BI工具,它支持30多个数据库表和SQL数
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.12
数据可视化分析平台有哪些?
在大数据时代,大数据bi工具有哪些呢?BI工具分为开源BI工具和商业BI工具两大类。开源BI工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等;商业BI工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。
一、开源BI工具
Superset
Airbnb开源的数据可视化工具。目前属于Apache孵化器项目,与kylin有很好的结合。 Python开发,版本迭
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.12
数据分析可视化工具有哪些?
市面上常见的数据分析可视化工具有:Tableau、BDP、Data Analytics、DataFocus、Smartbi等等。
数据分析可视化工具有哪些?
Tableau
https://www.36dianping.com/space/4870900020
在可视化能力上比较突出,可视化效果不华丽但很出色,而且给用户提供了非常自由的图表制作能力,如果会写代码有时间富裕,基本可以做出绝大多数能想到的图表。总体来说,Tableau具有丰富的数据源支持,灵活的可视化功能和强大的数据图表
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.07
数据分析工具有什么?
工欲善其事,必先利其器。一个好的数据分析工具能让你做更多事情,提高学习的生产力。市面上常见的数据分析工具有:Excel 、SPSS、Stata、SAS等等。
一、EXCEL
简介
Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它具有直观的界面、出色的计算功能和图表工具,对表格的管理和统计图制作功能强大,并且容易操作。
优点
普适性:Excel拥有相当优秀的数据处理能力。其自带基本描述统计、方差
分类: 数据分析 发布时间:
2021.04.01
数据分析软件工具有哪些?
当前非常火爆的大数据行业由于其数据量巨大的特点,传统的工具已经难以应对,因此需要我们开发和使用更加先进的现代工具来提高工作效率。常用的数据分析工具有:Tableau、smartbi、Chart.js、Raw、Datawrapper、Excel。
Tableau
Tableau Public是现在用的比较多的一种可视化工具。它不仅支持各种图表、图形、地图还有其他图形,制作出来的图表可以轻易地嵌入其他网页中。而且上手很容易,对新手友好,就是需要付费。
https://www.36dianp
分类: 数据分析 发布时间:
2021.03.31
数据分析软件有什么?
进行数据分析除了需要良好的数学统计基础、对数据的敏感性外,有一位熟练使用的软件是非常重要的,那常用的数据分析软件有什么呢?例如:Python、Excel、SPSS、power bi、Matlab、R语言、SQL等等。
1.Python
这是免费开源的软件,适合于数据分析,机器学习,深度学习。Python还能网站开发,爬虫等等,Python除了不能生孩子,其它都能干。我们暂且理解为:Python是万能的。 Python的开发IDE有很多,像sublime text,PyCharm,VSC
分类: 数据分析 发布时间:
2021.03.31