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数据是21的最宝贵的资源世纪。各行业广度,世界顶级公司都在调整自己的商业模式,以收集和分析更多的数据。各国政府和民间机构也纷纷效仿。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯,所谓准确的数据“良好政策和决策的命脉。”

今天,数据从我们的电影推荐会影响一切,我们的医疗,从在线广告减贫举措。更多的数据已经在过去的两年中已经产生比所有以前年度人类历史的总和。但这里有一个令人震惊的统计数据。世界上的数据只有0.5%,估计进行了分析。

与大熊猫和Python数据分析

最后更新2020年8月

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使用Python强大的panda库快速、轻松地分析数据!所有数据集包括-初学者欢迎!|鲍里斯Paskhaver

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的能力有工作在现代社会,数据正在成为一项至关重要的技能。但是数据分析到底是什么,如何开始呢?在本文中,我们将探讨所有的细节。

什么是数据分析?

意义的“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数据分析。

数据分析的目的是从中提取数据集的重要见解。数据分析旨在发现可帮助利益相关者做出明智的决策有用的信息。它不只是捣弄数字。数据分析要找到故事在数据中,底层趋势,隐藏消息。最好的数据分析师甚至可以像算命师一样,利用现有数据预测未来。

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:

在这些情况下,我们利用我们过去和现在的观察来影响我们未来的行为。数据分析也寻求同样的结果。

有什么类型的数据?

有很多不同的类型的数据。一些常见的例子包括:

数据类型分为两大类:定性。定量数据涉及数字测量。定性数据描述了特征要么特征

想象一下,我们正在分析一个在美国销售的房屋数据集。数量数据的例子可能包括售价、卧室数量或面积。定性数据的例子可能包括房子的地址、挂牌代理人或类型(例如,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?

一旦收集了数据,下一步就是提取它从它的源头。数据分析人员可以查询数据库拉出信息的相关表格。各种不同类型的文件,包括CSV(逗号分隔值),JSON(JavaScript对象符号),和HDF(分层数据格式)的,被用来存储数据。

原始数据以原始格式描述数据,即数据在被操作之前的存储方式。原始数据通常带有缺陷,分析人员需要在进行分析之前解决这些缺陷。例如:

清理数据的过程称为数据扯皮或数据改写(munging)。

一旦清理了数据,我们就对数据集应用一系列操作。每一步的目标都是更接近原始业务查询的答案。数据分析有点像侦探工作。随着时间的推移,熟练的分析师会构建一个包含数据分析技术的动态工具包,并学习用于解决手边问题的正确工具。日常操作的一些例子包括:


一旦分析师已经得出了一个结论,最后一步就是呈现给利益相关者。可交付可以改变从分配到的任务。一个利益相关方可能会要求一个确凿的数字,如数量或金额。另一个可以要求所有相关数据点的集合。第三个可能希望看到一个书面总结。

它往往是比较容易描述与比一段文字图片的想法。数据的可视化表示是在数据分析报告受欢迎。一些常见的可视化包括柱状图,饼图,散点图和直方图。

数据分析工具

免费的和商业数据分析工具,可用于各种技能水平的分析。有些人对速度和效率的优化。其他注重用户体验和便利性。很少存在只有一个技术为一份工作。相反,数据分析师学会选择最好用于当前任务的工具。

Microsoft Excel是目前最流行的数据分析工具。据估计是这样安装750万台计算机全球。类似的电子表格软件包括谷歌Sheets和Apple Numbers。对于那些刚开始进行数据分析的人来说,Excel是一个很好的选择。与竞争对手相比,它的视觉界面需要更小的学习曲线。

一旦数据集开始在规模和复杂性增加,因此成为最佳的过渡到一个更重型的解决方案。其他数据分析工具包括:

这些工具打开大门,更先进的分析和其他福利,包括自动化。

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。

页面最后更新:2020年7月

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