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数据分析和数据算法,python数据分析算法

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数据挖和数据分析 。数据分析和数据有什么联系？能使用Excel和SQL做基础数据提取、分析、展示；会使用脚本语言数据分析，Python或者r；有能力获得外部数据分，如爬虫类；基础数据可视化技能，能写数据报告；熟悉数据Mining算法(数据分析-1/包括回归分析、决策树、分类和聚类方法等，) 。

1、典型的数值 算法典型值算法如下:1 。在large 数据的采集过程中，其主要特点和挑战是高并发，因为可能会有成千上万的用户同时访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，其并发访问量高峰时达到数百万 。所以采集端需要部署大量的数据库来支持 。而这些数据库之间如何进行负载均衡和碎片化 ， 确实需要深入的思考和设计 。2.统计/分析统计和分析主要是利用分布式的数据库或分布式计算集群对存储在其中的大量数据进行分析归类，以满足大多数常见的分析需求 。在这方面，一些实时需求将使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata和基于MySQL的column storage Info 。

2、 数据分析有哪些手段?【数据分析和数据算法,python数据分析算法】1 。分类是数据分析的一种基本方式 。数据根据其特点，数据对象可以分为不同的部分和类型，进一步分析可以进一步探索事物的本质 。2.回归回归是一种应用广泛的统计分析方法 ， 可以通过指定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，然后建立回归模型，根据实测数据求解模型的所有参数数据，然后评估回归模型是否能拟合实测数据数据 。如果能很好的拟合，可以根据自变量做进一步的预测 。

3、 数据分析、 数据挖掘、 数据统计、OLAP之间的差异是什么?OLAP和统计学的区别在于 ， 它的查询需求是由数据分析 teacher灵活定义的，而不是程序员编写的后台程序 。OLAP的核心是维度，可以说是多维分析 。它允许分析师从不同角度、不同粒度查看仓库中的数据，所以其本质是查询数据 ， 但这个查询也是有技巧的 ， 需要了解业务后才能提出 。

方法是查询数据，OLAP的模型是指多维的数据 model，用哪些维度来描述分析对象，OLAP的建模是指选取哪些维度 。但是数据 Mining主要不做查询，而是做更多的计算，比如分类，回归就是拟合计算，找出标签等特征的规律，形成模型 。数据Mining算法会有很多迭代计算 ， 比OLAP计算复杂得多 。另外 ， /123 。

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