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
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2024-01-14 17:56:57
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大数据分析是一个非常广泛的领域，需要学习的知识点和技能涉及到数据挖掘、数据处理、机器学习、数据可视化等多个方面。以下是一个比较全面的大数据分析学习路径，供您参考：数据结构和算法基础：掌握基本的数据结构和算法知识，包括数组、链表、栈、队列、二叉树、排序算法等。数据库基础：熟悉关系型数据库和非关系型数据库的基本概念、原理和使用方法，如MySQL、MongoDB等。编程语言：Python和R是目前大数据
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2023-11-10 21:20:34
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你好！你是计算机专业的话，java和linux应该都学过吧。这两个是学习大数据的基础，后面就可以学习大数据相关的技术了，具体的你可以看下面的具体的分析，当然，也可以关注我的知乎专栏下面是具体要学习的大数据知识点，也是一个具体的流程，希望能够帮助到你。1、Hadoop这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和Y
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2024-01-16 09:23:51
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大数据分析大体上分为两类：一类是数据分析，另一类是大数据分析，数据分析相对来讲更容易一些，也是市面上见的最多的数据分析师岗位，人们更喜欢叫他业务数据分析岗。大数据分析，更加的专业，涉及到数据分析和一些代码编写，难度更大，对于非计算机的同学有点不友好。业务数据分析需要学习的一些东西：主要的工具有Excel、SQL、Python这三类主要的工具，大家在学习时候可以主要学习这三个软件的应用，
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2024-01-11 12:03:56
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很多人看到的数据分析的前景，于是都喜欢走进数据分析行业，而数据分析师需要学习很多的知识，没有一个充足的知识储备就不能够胜任这份工作，于是很多人想要学习数据分析师的知识，但是对于数据分析师的技能不是很清楚，那么一名合格的数据分析是需要学习什么知识呢？一般来说，就是需要学习统计学、有一定的编程能力、懂得数据库、以及掌握一定的数据分析方法、学会使用数据分析工具。拥有了这些能力，相信你就能够入
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2023-08-07 15:38:21
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在如今的数字化时代，大数据分析已经成为一种无处不在的能力，深刻影响着商业决策和技术创新。那么，在学习大数据分析时该掌握什么样的编程技能呢？本文将带你全面解析这个问题，帮助你理清思路，选择适合自己的学习路径。
## 协议背景
在大数据分析领域，数据的传输和交换遵循一套特定的通信协议。这些协议通常遵循OSI模型——一个分层的框架，用于理解网络通信。
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对于刚刚入行的小白同学来说，在学习python的过程中，一定会遇到一些疑问。比如说：学习Python需要多久？学习Python需要达到什么样的程度？学Python的书籍有哪些？为了处理数据集，我需要精通Python吗？ 学习python过程中，数据的分析是必须要去掌握的，python数据分析师是近年来最热门的专业之一，以高薪，高人才缺口为特点，得到大部分程序员的青睐。主要需要学习以下方面的技能。1
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2023-07-05 20:22:46
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大数据分析从业虽然有难度，但大数据分析岗的薪酬高、发展潜力好，很多人们想转行做大数据分析，朝着大数据分析方向去发展。那么，大数据分析怎么学习?学习哪些内容呢？ 第一，可视化分析，事实上，大数据分析的使用人群主要有两大类，一是大数据分析专家，他们懂系统、懂语言，另外还有一类就是普通用户，为了保证普通用户也能看懂分析出来的结论、清楚变量间的关系，得输出一个可视化的结论，因为可视化分析能以直观的方
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2023-10-09 21:21:03
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相较本科阶段要学习的计算机编程语言，比如：java，linux，mysql等，研究生的大数据专业会更加深入一点
相较本科阶段要学习的计算机编程语言，比如：java，linux，mysql等，研究生的大数据专业会更加深入一点，更多的是接触学习数据的采集与分析（Python、Scala），大数据的存储（hbase、hive、sqoop），学习处理软件，学习数
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2023-06-02 19:52:28
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数据分析是一个通过对原始数据进行分析，从而挖掘有效信息的过程。数据分析广泛运用于各种领域，尤其是商业领域。**那该数据分析师的日常工作是什么呢？**小编将它细分为如下的14个步骤：数据分析师的日常工作1、确定目标 在开始进行数据分析之前，最重要的一个步骤就是和自己的团队开会，确定本次项目的战略目标。如果你连核心的战略目标都没有，那等到自己真正开始分析的时候就会像无头苍蝇一样，不知道从哪里开始分析。
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2023-08-07 15:38:49
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优秀的数据分析师，不仅需要掌握良好的分析方法，同时还需要具备雄厚的知识体系。那么成为数据分析师需要具备的知识体系包括哪些呢？成为数据分析师需要具备的知识体系第一阶段：数理统计学。 统计学是数据分析最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。第二阶段：SQL数据库语言。 作为数据分析人员，
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2024-01-15 22:39:20
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前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？下面我们来简单列举了一下：Python数据分析的作用：检查数据表数据表清洗数据预处理数据提取数据筛选汇总等Python数据分析怎么学？关于Python数据分析，其实网上能够找到的学习资源很多，主要分为两类：一类是提供各种资源的推荐，比如书单、教程、以
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2023-08-14 13:14:28
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# 学习Python数据分析：推荐书籍与学习路径
作为一名刚入行的小白，开始学习Python数据分析可能会让你感到无从下手。其实，掌握一个良好的学习路径和一些推荐的书籍，可以帮助你高效地入门。本文将为你提供一个清晰的学习流程及书籍推荐，并附上必要的代码示例与图示，帮助你理解数据分析的基本概念和实践。
## 学习流程
| 步骤号 | 步骤
1.生物信息数据库：是用于生物信息学研究的原始数据，是生物信息学赖以生存和发展的基础。生物数据库主要是对生物信息的收集、存储和管理的研究，包括国际基本的生物信息库和生物信息传输国际物联网系统的建立，生物信息数据库质量的评估与检测系统的建立，生物数据可视化和专家系统，生物信息工具开发。NCBI是推动基因组、计算生物学和数据分析方面的软件开发，发布生物医学领域的信息，为生物医学和生命科学研究提共了大量
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2024-01-15 23:08:39
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一篇文章告诉你，该学R还是Python_数据分析师对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是python，哪个工具更实用一直被大家争论。Martijn Theuwissen，DataCamp的教育专家详细比较了这两个工具。ython和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。在这篇文
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2024-08-20 21:41:35
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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
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2024-01-13 23:02:56
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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
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2024-01-14 21:57:18
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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——
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2024-01-14 20:00:28
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今天给大家分享一篇关于大数据分析必备知识点总结，下面我们一起来看一下吧。 1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理，数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5.
