大数据是未来发展必然趋势，不懂数据分析很可能在将来会被时代所淘汰，所以现在很多人都争抢学习数据分析，而且很多人都是零基础学习。零基础学习数据分析是有一定难度的，需要大家提前做一些准备。下面，小编就来跟大家盘点一下学习数据分析之前那些必须要做的事。1.统计学相关知识统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。EXCEL
随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经
进入大数据时代以来，企业对于数据分析的要求越来越高，甚至每个岗位都需要具备一定的数据分析能力。而对于大部人而言，仅仅能够通过Excel工具完成基础的数据分析工作。面对比较复杂的数据分析需求的时候，往往无法处理。因此很多人选择通过培训的方式提高数据分析能力。那现在数据分析培训要学习多长时间呢？据了解如果选择面授班的方式学习数据分析培训课程，学习周期大概在4个月左右。而参加在线培训班，学习时间完全可以
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2023-07-02 23:39:05
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有人把学习数据分析分成3种境界：第一层境界外功，就是学sql，python…等工具；第二层境界内功，就是业务逻辑方面；第三层境界是内外兼修，可以包打一切。下面来说下什么是数据分析？数据分析除了python、sql还需要学什么？一、什么是数据分析？很多人可能都不清楚数据分析是什么，简单来说，其实就是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。数据分析的基本流程：目标确定——
背景如今，大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值，因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化，对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析为什么火了》。 如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？数据分析必备技能：ExcelSQLPython或者R数据可视化机器学习P
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种
根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：数据分析基础（一定的数据思维、统计学基础和sql能力）——能做最基本的取数工作数据分析能力（使用各种分析工具、套用数据模型、做可视化报表等）——能做简单的分析工作业务分析经验（熟悉各种业务逻辑和指标体系）——能做复杂的业务拆解因此对新人来说，强烈建议按照下面的学习路径进行学习：一、数据分析常用的思维判断一个人做数据
统计分析基础 (一)数据统计与图表 1 数据统计1.1 统计学17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据，以便给出正确消息的科学。统计广泛地应用在各门学科，从自然科学、社会科学到人文学科，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上，目前比较热门的应用：经济学，医学，心理学等。随着大数据(Big Data)时代来临，统计
大家好，今天给大家推荐一个干货十足的号主【渔好学】, 他是前腾讯数据科学家, 毕业于双一流大学, 有过多个数据分析项目经验，对于如何学习数据分析， 数据分析的面试业务题的拆解， 数据分析方法论方面都有丰富积累
在数据分析干货方面, 他用简单易懂又有趣的逻辑给大家分享了一直以来大家的疑问， 那些收入高的数据分析师到底是干什么的
一文告诉你月入30k 的数据分析师, 都在分析什么？
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2021-09-07 16:54:13
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在工作中，不免进行一些数据的整理分析，从而来定位问题并解决，提高工作或者业务效率。发现新的机会点，保持持续的竞争优势。那么就来研究一下如何利用合适的工具，提升数据分析的效率。1、流程至于数据分析是什么以及有哪些种类，应该都有所了解，那么至于分析常规流程有哪些呢。一般包含如下步骤：（1）目的明确，知道要分析什么（2）知道数据如何获取（3）处理获取到的数据（4）分析数据（5）得出分析结果（6）验证（7
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2023-08-03 23:36:45
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代谢组学是对生物体某一特定组分所包含的所有代谢物进行定性及定量分析，并研究该代谢组在外界干预或疾病生理条件下动态变化规律的一门学科。代谢组学是一门交叉性极强的学科，我们经常讲，代谢组学是用物理学原理的设备，检测化学原理的化合物，然后通过计算统计学，分析生物学机理，最终阐述医学等各种现象，真的是相当的复杂。百趣代谢组学研究中心专家亮哥从事代谢组学检测分析工作十几年，从不懂到懂一点，也是有非常漫长的过
知识，只有放在具体场景下才是有意义的，不然只是一些概念，并不能真正产生价值。“房子是由石头组成的，但把一些石头简单放在一起，那并不等于就是房子。”分析挖掘应用与算法紧密相关，如果只是知道很多的算法，并不表明你就是一位合格的数据分析师。 分析挖掘领域中的算法（分类、聚类等）相对于《数据结构》课程中的算法（排序、查找等），明显复杂的多。编程语言中集合类被使用的频率非常
1、描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。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？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
一、 分子生态网络简介分子生态网络分析是一个极具前景的群落生态分析方法，它能够较为轻松的探究出不同环境中的不同生物特征(物种或基因等)间的相互作用关系或共存模式。通过确定整个网络中的具有高连接度的微生物特征或该特征在模块内所处的位置，可以得到整个网络中的关键物种或基因(hub nodes)以及一些较为重要的物种或基因。这一类微生物特征可能对于微生物群落的结构和功能有着一定的决定作用。网络分析方法已
还在为大堆的数据而感到忧愁？因为自己的报表做得不够出彩而得不到老板的重视？经常处理数据熬夜加班到半夜？身为管理层却无法做出精准决策而感到烦恼？那么究竟怎样才能快速处理大量、复杂数据呢？接下来介绍的这款大数据分析软件，可以说是全体数据人的福音了大数据分析软件免费下载——思迈特软件Smartbi。它究竟有何神奇之处，我们一起来看看。1、简单易学，支持自助式数据分析，能应用复杂多变的场景需求企业大部分业
如果我们对数据分析感兴趣，那么Python是一定要掌握的一门语言，它不仅是大多数数据分析的最佳语言，而且还是学习编程的最佳第一语言，它对于基础结构编程也很有用。作为已经在数据分析和分析领域工作了将近2年的“新人”，并且相信我，如果我们想从事数据分析的职业生涯，Python无疑是最好的学习语言。当然，还有其他语言，但是由于一些原因，我更喜欢使用Python。现在，让我们来说一说为什么我强烈推荐Pyt
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2023-09-14 16:11:28
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UCB公式的理解在解决探索与利用平衡问题时，UCB1 策略是一个很有效的方法，而探索与利用平衡问题中最经典的一个问题就是多臂赌博机问题（Multi-Armed Bandit）。图来自[1]问题假设：按下摇臂后的回报取值为 1 或 0，每个摇臂获得回报的概率服从不同的分布，但事先并不知道问题目标：按照某种策略来按压摇臂以获得最大的累计回报（咦，这不就是强化学习的目标嘛）在这个问题中，探索与利用就是：
在前面的文章中我们给大家介绍了Excel、数据可视化等知识，但是如果使用这些工具处理数据的话还是比较吃力的，还需要学习更多的知识。在这篇文章中我们给大家讲述一下数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识。如果掌握了这些知识我们就能够做好数据分析工作。希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先给大家讲一下数据库的知识，我们在上一篇文章中的Excel知识中提到了数据库
数据库基础知识数据库是数据存储的集合。数据库是表的集合，一个数据库可以有多张表。表是数据结构化的信息。一张表中有多个行和列。列存储表中的组织信息，行存储表中的明细记录。表中应有一个主键，主键是某行数据的唯一标识， 根据主键可以在表中找到唯一的一行数据。类似于 index
表的主键不做强制要求，但建议设立主键值必须唯一每行必须有一个主键，不可为空（在表设立了主键的前提上）主键值不
对于刚刚入门数据分析的同学来说，非常有必要对大数据分析流程有一个整体的认识，明白整个分析链都有哪些环节。当您清楚数据的分析过程之后，你自然也就找到了通向高阶分析的钥匙。除了具备解决异常问题的处理能力之外，更能轻松优化分析模型，甚至是通过已有的分析结果倒推出数据发展变化的经过。 从大体上来
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2023-08-08 09:42:22
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