数据分析的过程
时间:2022-05-30
本文章向大家介绍数据分析的过程,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
1. 数据收集:本地数据或者网络数据的采集获取.
2. 数据处理:数据的规整,按照某种格式进行整合存储。
3. 数据分析:使用相关工具对数据进行统计计算,得出分析结果。
4. 数据展现:数据可视化,使用相关工具对分析出的结果进行展示。
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数据分析行业的工具软件:
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Excel
:Excel 是Microsoft Office套装软件的一个重要的组成部分,诞生于1985年,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 -
SAS
:SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,简称SAS)公司开发的统计分析软件,是一个功能强大的数据库整合平台,价格昂贵,银行或者大企业才买的起。 -
SPSS
:SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案)是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的产品,迄今已有40余年的成长历史,价格昂贵。 -
R/MATLAB
:适合做学术性质的数据分析,在实际应用上需要额外转换为Python或Scala来实现,而且MATLAB(MathWorks公司出品的商业数学软件)是收费的。 -
Scala
:是一门函数式编程语言,入门门槛高,但是熟练使用可极大提升开发效率,配合Spark适合大规模的数据分析和处理,Scala的运行环境是JVM。 Python
:Python在数据工程领域和人工智能领域有很多成熟的框架和算法库,完全可以只用Python就可以构建以数据为中心的应用程序。在数据工程领域和人工智能领域,Python非常非常流行。
附:LinkedIn - 中国互联网职位人才库报告
LinkedIn 根据LinkedIn在中国境内的人才库数据分析汇总:
- LinkedIn:2016年中国互联网最热职位人才库报告
互联网最热职位排序:
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人才供给指数:
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城市分布:
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从业年限统计:
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- 近两年来,数据分析师的岗位需求非常大,而90%的数据分析岗位的技能要求,都需要掌握Python作为数据分析工具。Python语言的开源特性,以及易学性、快速开发,拥有丰富强大的扩展库和成熟的框架等特性,都很好地满足了企业的数据分析的要求。
- 我们的课程以代码驱动的方式,讲解如何利用Python完成数据处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。
- 要求大家能够掌握数据分析的流程,包括数据采集、处理、可视化等、掌握Python语言作为数据分析工具。
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