在数据分析中，统计思维就是用统计思维来解决数据分析的问题 。day 42数据分析Foundation(2数据分析Division的第二个核心工作是临时数据 ， 这是most 数据分析 Division职业生涯的第一个痛点，数据分析五法，四，4.1数据分析Basis-数据分析问题分类PS:这一章的内容很初级(和我的水平相当)，大神们可以忽略，小白可以参考-0 。
1、统计思维——通过统计方法解决分析问题【数据分析解决难题例子】 数据分析总是离不开统计学中的相关概念和方法，所以统计思维也是数据分析思维之一 。在数据分析中，统计思维就是用统计思维来解决数据分析的问题 。通过数数了解全局 。这是16年政府工作报告的讲话 。从演讲中你能看出什么？16年政府工作报告的这段话里，有两个数字:劳动年龄人口平均受教育年限分别为10.23年和10.8年 。这两个数字看似差别不大 ， 但回到日常生活领域就能说明很多问题 。
所以在接受高等教育之前，需要经历12年的基础教育 。而总理报告中反映的劳动年龄人口平均受教育年限不到11年，让人感觉大部分人不应该读完高中，最多只读完一年级，甚至很多人只是读完初中 。按照这个思路，确实2005年初中升学率是50%，2014年初中升学率是56% 。也就是说 ， 将近一半的人没有上过高中，更不用说接受一年的高一教育了 。
2、8个提高 数据分析工作效率的技巧8提高工作效率的小技巧数据分析我刚和一个老朋友联系上 。她一直对数据科学感兴趣，但10个月前才涉足这一领域，并以数据科学家的身份加入了一个组织 。我明显感觉到她在新的岗位上学到了很多 。但是，我们聊天的时候，她提到了一个事实，或者说一个至今萦绕在我脑海里的问题 。她说，无论她表现如何，每个项目或分析任务都要做很多次，经理才会满意 。
听起来像发生在你身上的事吗？你会分析很多遍才得出一个像样的答案吗？还是一遍又一遍的为类似的活动写代码？如果是这样，这篇文章正适合你 。我来分享一些提高效率，减少不必要重复工作的方法 。备注:请不要误会 。我不是说迭代不好 。本文关注于如何识别哪些迭代是必要的，哪些是不必要的，需要避免 。是什么原因造成了数据分析中的重复工作？
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