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       從嚴格意義上說，數據分析與商業分析的關系是包含關系，數據分析是一個宏觀的概念，泛指一切基于數據的數據，運用數理學、統計學等數據分析理論，利用分析工具完成數據分析過程中涉及的各個環節

      一提起數據分析，必然要提到數據分析模型，在進行數據分析之前，首先建立數據分析模型，根據模型中的內容，對不同的數據指標具體細分，最后得出想要的分析結果或結論

      2020年初，一場突如其來的“新型冠狀病毒引發的肺炎疫情”席卷全球，全球企業經濟受到嚴重沖擊，然而，“數據分析”

      在數字化商業的今天，越來越多的企業開始提倡“用數據說話”，使用數據分析來幫助企業進行業務運作和決策

       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

      數據分析軟件主要用于比較專業的數據分析挖掘工作，特別是在銀行，金融，保險等領域

大數據處理 和深入分析，從而發現行業運行的內在規律，是介于宏觀經濟與微觀經濟分析之間的經濟數據，對于指導行業內企業的經營規劃和發展具有決定性意義

      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

  Oracle Database，也叫OracleRDBMS，或者簡稱Oracle

      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

      大數據可以劃分為大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用

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

       數據庫是指長期存儲在計算機中的組織和共享的數據集

        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

      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？

       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