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数据分析 理论

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数据分析需要掌握基础数学理论，包括假设检验和微积分 。对采集到的原始数据的数据处理主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法 ， 数据分析掌握数学计算肯定是必须的，因为分析数据需要发现数据规律，这就需要处理大量的数据，数据分析包括以下几个方面:1 .分析可视化(AnalyticVisualizations)无论对于专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具最基本的需求 。

1、 数据分析需要掌握哪些知识?知识/经验:有数理统计、经济学、数据库原理及相关知识；熟练使用EXCEL，SPSS ， QUANVERT，SAS等统计软件 。数据分析需要掌握基础数学理论，包括假设检验和微积分 。数据分析掌握数学计算肯定是必须的，因为分析数据需要发现数据规律，这就需要处理大量的数据 。需要掌握人工智能机器学习算法的基础知识 。

2、 数据分析要掌握哪些知识?综上所述，数据分析的目的是整个研究方案的起点，决定了后续研究的内容、数据来源和使用的方法 。其目的无非是两件事:分析现状和过去存在的问题 ， 通过数据分析找出原因，决策预测未来新的项目、产品、方案 。只有搞清楚分析的目的，才能准确定位分析因素 ， 提出有价值的问题，提供明确的指导 。

要收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般包括数据库、互联网、市场调研等 。具体方式可以通过添加“埋点”代码或者使用第三方数据统计工具 。3.数据处理 。对采集到的原始数据的数据处理主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法 。4.数据探索 。通过探索性分析，可以检验假设值的形成，发现数据中的新特征，对整个数据集有一个全面的了解 ， 从而选择遵循什么样的分析策略 。

3、 数据分析包括哪些方面? 数据分析包括以下几个方面:1.AnalyticVisualizations .数据可视化是数据分析工具对专家和普通用户最基本的要求 。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让受众听到结果 。2.数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的 。

【数据分析 理论】这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据速度 。3.预测分析能力数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，预测分析可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 。4.SemanticEngines我们知道非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来解析、提取和分析数据 。

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