数据分析相关知识

数据分析的目的

将杂乱无章的数据信息集中提炼出有用的数据，从中找出研究对象内在的规律。

数据分析的分类

描述性数据分析（70%——80%）

从一组数据中描述该组数据的集中和离散情况。主要对调查总体所有变量的有关数据做统计性分析。

对比分析法

平均分析法

交叉分析法

探索性数据分析

从海量的数据中去找出规律，并产生分析模型和研究假设。

验证性数据分析

验证科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。

什么是数据分析

狭义：从海量的数据中将潜藏的有价值的信息进行提取，帮助企业和个人预测未来的趋势和行为。

广义：从用户需求开始，包括信息提取、处理、分析到我们的数据可视化及数据预测。

数据分析的过程

现状分析

了解企业整体运营情况，通过数据指标掌握企业运营情况，生成日报、月报或周报的形式知道企业生产。

原因分析

企业通过现状分析的结果，展开原因分析，对企业内部进行优化调整。

预测分析

对企业未来的发展趋势做预测，对企业提供参考和决策依据。

分析流程（技术）

明确目标与思路

数据收集

数据处理

数据分析

数据可视化

分析工具

Python

R

MATLAB

Java

Scala

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