一、数据分析概述数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量的数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据作用。思维导图:1.数据分析类别1.描述性数据分析
2.探索性数据分析
3.验证性数据分析2.数据分析的作用1.现状分析 (了解企业的运营情况及构成)
2.原因分析(确定业务变动的具体原因)
3.预测分析(对企业未来发展做出预测)3.数据分析步骤1.宏观上明
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2022-07-23 18:31:14
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2021-06-22 16:10:42
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2019-08-28 17:57:28
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1 - 概念与定义如果分析思维是一种结构化思考的体现,那么数据分析思维(简称数据思维)则是以数据为依托的结构化分析方式。 不同于“我觉得”、“以前是怎样”、“其他人如何”这些直觉化、经验化、类比化的思考方式,数据思维是以数据为导向,依据严格的分析、统计和证明来指导具体的应用与操作。首先,要对事物本身有一个全面和客观的认识。以辩证思维来认识和看待事物,进行事物的分解和集成,全面客观地以数据说话,同时
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2023-09-22 15:14:59
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2022-07-23 18:32:33
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前言:作为一名数据分析师。首先,我们拿到数据时,脑海中要有一个数据处理框架,或者说是数据处理模板。当我们在脑中深刻记住接下来的数据处理模板,并细化了解每个模块,一个模块一个模块的去攻克它。这样,会使得我们学习数据分析更得心应手。但注意的是,就好像英语作文模板一样,套用时不能太死。数据分析也一样,还是根据我们现实需求,进行数据分析。数据预处理的背景:平时当我们拿到数据时,数据很难达到自己预想的模样,
1.数据思维数据分析中常见的三种核心思维有结构化思维、公式化思维和业务化思维。1.1 结构化思维结构化思维是针对某个特定问题绘制思维导图(常用工具Xmind),从多个独立且全面的角度进行分析。1.2 公式化思维公式化思维是对于思维导图中的每一个角度,给出一个可量化的公式。1.3 业务化思维业务化思维是指进行数据分析时要充分考虑业务背景。下面以一个“如何预估北京地区的共享单车的投放量”示例来讲述上面
# 如何实现数据分析应用思维导图
在数据分析的世界里,思维导图可以帮助我们理清思路、整理数据和形成系统性分析。作为一名初学者,你可能对实现数据分析应用思维导图的过程感到困惑。本文将为你提供一个详细的流程和示例代码,帮助你快速上手。
## 流程概览
我们将整个过程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------
思维导图---思维导图网站
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2022-02-21 14:26:01
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配合视频服用效果更佳 视频地址一.Spark 基础环境及Spark Core
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2022-03-04 18:51:00
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一.Scala 基础语法及Scala 面向对象结语好了,本篇主要为大家带来的就是菜鸡博主为大家贡献的Scala的思维导图,看完了是不是有种想要关注博主的冲动呢( ̄▽ ̄)*受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波(^U^)ノYO需要思维导图的小伙伴可以关注公众号[大数据智能ai],加我获取(^U^)ノ~YO...
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2021-06-21 10:25:54
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2021-06-21 10:32:26
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2022-04-21 14:58:55
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很多人苦恼,学会了很多数据分析工具和技能,依然做不好数据分析。遇到业务问题时,常常觉得无从下手。其实,掌握技能和工具只是第一步,做好数据分析还必须要有数据分析思维。数据思维具有框架性引导作用,能够帮助确认分析角度、搭配分析方法、选择指标体系以及得出分析结论。但要明白,数据思维不是一两周就能锻炼出来的,要不断练习,下面我给大家推荐7种常用的数据分析思维技巧,帮助大家缩短学习时间。第一种:对比法对比法
现在各种各样的记忆方法层出不穷,本人热爱去学习各类方法,很多方法仅仅是一时用的很有用,最后发现只有思维导图才是最实用记忆方法,在此文章中介绍了思维导图绘画过程的简单步骤,以及如何利用思维导图提高记忆力方法介绍,希望对大家有帮助。 思维导图在我们的日常办公中运用的十分广泛,使用一段时间后却确实体会到如下提升: 1.获得搞关联的逻辑能力; 2.获得高效的阅读能力及理解能力; 3.获得
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2023-08-30 17:43:31
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目录0 概述1 引论1.1 误差的与基本概念2 线性方程组的数值解法2.1 迭代法2.2 直接法3 非线性方程组求根3.1 迭代法3.2 Newton迭代法4 插值与拟合
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2022-08-16 01:18:53
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正文开始大数据技术发展20年,已经形成覆盖面非常庞大的技术体系,最近信通院发布了《大数据白皮书2020》(关注本公众号后,后台回复“big2020”获得PDF),提供了一张非常全面的大数据技术体系图谱,如下图所示:从这张图谱可以看到,大数据技术体系可以归纳总结为数据分析应用技术、数据管理技术、基础技术、数据安全流通技术四大方向,每个方向大数据技术的产生都有其独特的背景。1、基础技术:主要为应对大数
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2023-07-31 19:30:42
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Java SEJava语言初始计算机语言发展Java的诞生1995Java SEJava MEAndroid的应用Java EE2006HadoopJDK开发者工具包配置环境变量系统变量新建变量JAVA_HOMEjdk目录path变量新增%JAVA_HOME%\bin%JAVA_HOME%\jre\binJRE运行环境第一个程序public class Hello{ Public Static v