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数据是21个国家中最有价值的资源ST世纪。在许多行业,世界顶级企业都在调整自己的商业模式,以收集和分析更多数据。政府和民间机构也在效仿。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯称“准确的数据”良好的政策和决策的命脉。”

今天,数据影响着一切,从我们的电影推荐到我们的医疗,从在线广告到减贫倡议。在过去的两年里产生了更多的数据比人类历史上所有年份的总和还要多。但这里有一个令人震惊的数据。据估计,只有0.5%的世界数据得到了分析。

用熊猫和Python进行数据分析

最后更新2020八月

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用Python的强大大熊猫库快速,轻松地分析数据!所有数据集包括 - 初学者的欢迎!|由鲍里斯Paskhaver

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的能力有工作数据正在成为现代世界的关键技能。但究竟什么是数据分析,以及如何可以一个开始呢?在这篇文章中,我们将探讨所有的细节。

什么是数据分析?

含义的“数据分析”可以从公司变化到公司,从团队到团队,甚至从项目到项目。这是更好地想想目的的数据分析。

数据分析的目标是从数据集中提取关键的见解。数据分析师的目标是发现有用的信息,帮助涉众做出明智的决策。这不仅仅是计算数字。数据分析想要找到故事在数据中,底层趋势, 隐藏信息。最好的数据分析师甚至可能出现利用现有的数据来预测未来会有什么是算命先生。

它可能声音具有挑战性的,但数据分析会比实际少了很多复杂的!我们大多数人认为像日常的数据分析。例如,我们可以:

在这种情况下,我们用我们的过去和目前的观测影响我们未来的行为。数据分析的目的相同的结果。

有没有哪些类型的数据?

有许多不同的类型数据的。一些常见的例子包括:

数据类型分为两个更广泛类别:定性。定量数据包括数字测量。定性数据描述特性要么特征

试想一下,我们分析在美国销售的房屋的数据集。定量数据的例子可能包括销售价格,卧室的数量,或平方英尺。定性数据的例子可能包括房子的地址,盘代理,或类型(即,牧场或殖民地)。

数据分析的过程

数据分析过程开始进行调查。你喜欢什么弄清楚?什么样的信息将有助于您或业务单位做出的决定?哪些数据需要被收购?有一个现有的数据收集,你必须持有的答案?

一旦数据被收集,下一步是提取从它的源头。数据分析人员可以通过查询数据库来提取相关的信息表。各种不同的文件类型,包括CSV(逗号分隔值)、JSON (JavaScript对象表示法)和HDF(分层数据格式),用于存储数据。

原始数据介绍了它的原始格式数据,它操作之前,它的存储方式。原始数据往往到达与缺陷分析员需要修复的分析,然后才能进行。例如:

数据清理的过程称为数据纠缠或数据清理。

一旦数据被清洗,我们应用操作的顺序数据集。每一步的目标是靠拢的答案原来的业务咨询。数据分析可以感觉有点像侦探工作。随着时间的推移,一个熟练的分析师建立的数据分析技术动态的工具包和学习是正确的适用于手来解决这个问题。日常操作的一些例子包括:


一旦分析师得出结论,最后一步就是将其呈现给利益相关者。可交付成果可能因任务的不同而不同。一个利益相关者可能会要求一个确定的数字,如计数或总和。另一组可能要求收集所有相关数据点。第三个人可能喜欢看书面总结。

用图片来描述一个想法通常比用一段文字来描述更容易。数据的可视化表示在数据分析报告中很流行。一些常见的可视化方法包括柱状图、饼状图、散点图和直方图。

数据分析工具

免费的和商业的数据分析工具对所有技能水平的分析师都可用。有些优化了速度和效率。还有一些关注用户体验和便利性。很少只有一个技术一份工作。相反,数据分析师学会选择最好的工具,他们目前的任务。

Microsoft Excel是最流行的数据分析工具,可今天。据估计,安装在全球7.5亿台电脑上。类似的电子表格软件选择包括谷歌表和苹果的数字。Excel是对那些入门的数据分析的最佳选择。它的可视化界面,需要与竞争对手相比,较小的学习曲线。

一旦数据集的规模和复杂性开始增长,就最好过渡到更重负荷的解决方案。其他数据分析工具包括:

这些工具为更高级的分析和其他好处(包括自动化)打开了大门。

对于数据分析的需求预计将保持增长的公司和机构收集的数据越来越多。幸运的是,门槛的学习数据分析从未如此之低。许多深入的在线课程可用于多种技术的广泛。数据分析是为那些希望拿起一个多才多艺的技能,可以证明在家庭和工作有帮助的一个有价值的投资。

最后更新日期:2020年七月

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