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

      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

       這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代

       數據分析是指對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論

      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

        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

      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

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

       大數據分析師是指專門從事不同行業相關數據的收集、整理和分析，并根據數據通過科學算法模型進行行業研究、評估和預測的專業人才

       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

       數據統計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

      實時大數據分析是一個新的趨勢

      統計學中有一些常見的參數檢驗和非參數檢驗問題的解決方法及適合應用的情況，在日常學習工作中經常遇到，也是數據處理分析的基本方法，掌握它們能更好的分析數據，入門更高級的數據處理