數據分析是把數據轉化為信息的工具，數據挖掘就是把信息轉化為認知的工具

      這些年來，“數據分析”是個熱門話題，在這個以數據為主導的時代，數據挖掘和數據分析已經成為這個時代的“淘金”，懂數據分析

      行業數據分析是指運用經濟學原理，綜合運用統計、計量經濟學等分析工具，對行業經濟運行狀況、產品生產、銷售、消費、技術、產業競爭力、市場競爭格局、產業政策等行業要素進行

      大數據分析 就像一個行業或市場中的一雙看不見的眼睛，能為我們進行優化和改進工作提供重要依據

)，本地計算機只需通過因特網發送一條需求信息，遠端就會有數以千計的計算機提供所需的資源，并把結果返回給本地計算機，所有的處理工作都由云計算供應商提供的計算機群來完成

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      數據分析是指運用適當的統計分析方法，對收集到的大量資料進行分析、歸納、整理、整理，使之發揮數據功能，使之發揮數據的作用

大數據分析指的是對大規模數據進行數據分析，大數據是在一定時間范圍內不能用常規軟件工具捕獲、管理和處理的數據集合，而數據分析則是對數據進行詳細的研究和總結，以提取有用信息，形成結論

        清楚數據分析的目的和問題，這是因為，我們做任何事都要有明確的目的，數據分析更重要，明確問題和目標

這里說的兩個概念：“信息”和“量化”，數據是信息的承載，或數據即是有了數據就等于有了信息，有了信息才能做判斷，做了判斷才能下決定

      數據分析就是運用適當的統計分析方法，對收集到的大量數據進行分析，從中提取有用的信息，形成結論，對數據進行細致的研究和歸納

       更多的 數據分析 是基于對數據的業務背景的解讀，總結出隱藏在數據背后的問題，找出最有價值的東西，然后再優化

   數據分析所做的圖文分析報告，既直觀、易懂，也有文字摘要說明

        在大數據世代，對于需要分析大量數據的企業來說，分析師成了許多企業必不可少的職位，甚至一些看起來與數據毫無關系的企業，也使用分析師進行數據分析，并提出改進建議

      大數據可以應用于各行各業，將人們收集的海量數據進行分析整理，實現信息的高效利用這就要求分析、比較、挖掘主效基因，利用大數據技術進行分析和挖掘

       SPSS、SAS都是統計分析，圍繞著統計知識的一些基本應用，包括描述統計、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回歸、分布檢驗等

通常來說，典型的數據分析包括六個步驟，即：明晰思路、收集數據、處理數據、分析數據、顯示數據、寫報告

      一些新手小白在做數據分析時，拿到數據不知道怎么分析、從什么維度分析，腦海里沒有清晰的分析思路

    數據庫系統 是辦公自動化的核心

        數據分析更多地是從業務背景上解釋數據，提取并匯總隱藏的信息，并尋找有價值的內容

   在未來，數據將成為第一生產力

       數據分析就是通過收集資料，統計資料，根據統計資料給出結果和推斷的工作人員

       數據分析是什么？數據分析是做什么的？為什么要用Python做數據分析？

           云是分布式計算的一種形式，它通過網絡“云”把龐大的數據處理程序分解為數不清的小程序，然后，再通過由多臺服務器組成的系統來處理和分析這些小程序

       與其局限在開始專職的數據分析工作崗位上，不如從廣義的“數據分析”的角度，了解如何入門數據分析

       事實上，數據分析人士的入行起薪還是非常理想的，說到大數據分析師具體薪資有多少，還需加上幾個前提：哪座城市？有無經驗和個人特殊技能？公司規模？

      實時大數據分析是一個新的趨勢

，所以Excel這種適合個人分析的就不推薦了，不適合專業的數據分析師

     隨著云計算技術的深入研究，云計算已經不再是陌生的詞匯， 云計算技術與應用 在企業的發展戰略已成為一種趨勢

      就目前的發展狀況而言，數據分析師職位也逐漸成為一種高要求高報酬的工作；有很多因素會影響數據分析師的薪酬，例如，職位、企業規模、或者是處于前沿城市，這些因素會影響數據分析師薪水的高低