大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
程适合哪些人群学习
课程大纲
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象
为了服务于研究者的不同研究目的,存在以下几种类型的分析:
*统计学:收集、整理、分析、说明和呈现数据的学科;
*预测:根据已有数据,预测一下一些感兴趣的变量在未来某个特定的时间点的情况;
*数据挖掘:通常使用算法和统计技术,自动或半自动地提取大量数据中未知的有趣模式;
*文字挖掘:用类似数据挖掘的方式从文本中得模式和趋势的过程;
*优化:在同时满足约束条件的情况下,按照某些标准利用数学方法来寻找的解决方案;
*实验设计:给各组随机分配被试。然后使用测试组和对照组来推导出特定结果中存在的因果关系。
虽然此处给出了一些列常用的分析方法,但在使用过程中会不可避免地出现相当大的重叠。例如,回归分析(regression analysis)是预测分析中常用的方法,与此同时,他也是统计学、预测和数据挖掘中常用的方法。此外,时间序列分析(time seties analysis)是用于分析数据随时间变化的一种具体统计方法、在统计学和预测中经常被用到。