数据分析是数据处理的基础，填空题和分析数据是数据处理的基本过程

来源：整理时间：2024-05-24 21:12:17 编辑：问船数据网手机版

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1，填空题和分析数据是数据处理的基本过程
2，数据预处理是数据分析和数据挖掘的基础吗
3，数据分析需要掌握哪些知识
4，收集和保存数据是一切数据处理和数据分析的基础吗
5，数据分析需要掌握些什么知识
6，如何进行有效的数据分析

1，填空题和分析数据是数据处理的基本过程

收集、整理、描述和分析数据是数据处理的基本过程

填空题和分析数据是数据处理的基本过程

2，数据预处理是数据分析和数据挖掘的基础吗

是。数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理，以此来开展数据分析和数据挖掘，所以数据预处理是数据分析和数据挖掘的基础。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据预处理是数据分析和数据挖掘的基础吗

3，数据分析需要掌握哪些知识

数据分析较大数据来说还是容易一点的。数据分析需要一些理科性质的基础，包括统计学啊，Excel之类的。首先，可以根据数据的量级给数据进行分类。一般情况下，我们可以使用EXCEL、SQL、Hadoop这三类工具来进行数据的分析。首先我们要了解的，是一些统计学的常识，知道最基本的概率论与数理统计的知识，以及一些常见模型包括回归分析、时间序列分析、多元统计分析等的知识。当我们的接收到数据的时候，肯定不能上来就分析的。我们需要清洗、降维等手段减弱错误/异常数据给分析结论带来的误差。同时，再根据清洗好的数据，进行有针对性的分析。此外呢，要根据数据的量级选择合适的数据分析工具。1. 使用EXCEL进行分析可能之前有的人接触多Excel，可能更多的是表格的美化、如何快速录入等等。但是数据分析我们要用到像是VBA之类的高级知识。使用excel来进行数据分析，我们首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常见的函数，来更好的帮我们处理数据。此外，我们要学习VBA（自动化编程语言）和Tableau(智能数据可视化图表)这些知识，让我们分析出来的东西更加炫酷地展示出来。还要学会如何编写我们的调查问卷，对问卷的信度和效度进行合理的考量，同时进行AB测试，不断地改善我们的问卷。2. SQL数据库针对结构化的数据，一般会选择建立一个数据库把数据进行存储，方便之后的分析。但是，如果遇到数据量级较大的情况下，EXCEL可能就有所欠缺了。这时候，就要接触到像是ACCESS与MYSQL等数据库了。不同数据仓库的操作方法大同小异，主要是通过SQL语句来对数据库进行操作的。最基础的操作语句就是增删改查了。同时，还会通过主键、外键等对两个表之间链接，是其产生联系。像是游标、trigger触发器等等也是我们必会的知识点。3. Python爬虫基础Python是在数据分析中占据很大份额的。很多时候，数据并不是现成的，简单的调查问卷收集的数据有限，这就需要我们来使用多种工具技能型数据的抓爬了。在这主要是通过Python来进行数据获取的。通过学习数据类型、函数、流程控制语句、面向对象等知识点，达到使用工具编写简单应用程序，收集数据等等的工作。另外，还会接触到像是朴素贝叶斯（分类器算法）、结巴分词（自然语言处理包）、Pandas（数据分析包）、sklearn（数据挖掘）等数据分析高级知识。也会接触到像是SAS、SPSS、R语言、商务BI等高级工具。当我们学完以上知识之后，就可以称为掌握了一定的数据分析基础了。通过数据思维，我们在处理和分析问题上，通过建立统一的分析模型来分析数据，最终形成各式各样的数据报告，来进行前台的展示。

数据分析需要掌握哪些知识

4，收集和保存数据是一切数据处理和数据分析的基础吗

是的。大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。

5，数据分析需要掌握些什么知识

数据分析所需要掌握的知识：数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

如果你打算成为一名数据分析师，你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识。

6，如何进行有效的数据分析

有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定。第二步，根据目的来有针对性的设计指标和收集数据。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型以及一般的数据分析对类型的要求。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获取，也可能需要自己通过调查获取等第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰第四步，选用合适的数据分析工具将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可

付费内容限时免费查看回答你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。提问有效的数据分析回答2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。五忽略无用数据六统计分析更多3条

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析工作中我们运用数据分析的作用有哪些？1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。最重要的一点：我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？然后，我们来看数据分析的六部曲1、明确分析目的和思路：这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。3、数据处理：主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。4、数据分析：首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。5、数据展现：数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点6、撰写报告：数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。