[小学数学主要掌握哪些重点知识]小学数学毕业总复习无论是对学生掌握数学知识的水平层次，还是对教师全面提高教学效益都有着举足轻重的意义和作用。为切实抓好总复习工作，全面提高六年级教学质量，特拟订以下复...+阅读
数据分析较大数据来说还是容易一点的。数据分析需要一些理科性质的基础，包括统计学啊，Excel之类的。
首先，可以根据数据的量级给数据进行分类。一般情况下，我们可以使用EXCEL、SQL、Hadoop这三类工具来进行数据的分析。
首先我们要了解的，是一些统计学的常识，知道最基本的概率论与数理统计的知识，以及一些常见模型包括回归分析、时间序列分析、多元统计分析等的知识。
当我们的接收到数据的时候，肯定不能上来就分析的。我们需要清洗、降维等手段减弱错误/异常数据给分析结论带来的误差。同时，再根据清洗好的数据，进行有针对性的分析。此外呢，要根据数据的量级选择合适的数据分析工具。
1. 使用EXCEL进行分析
可能之前有的人接触多Excel，可能更多的是表格的美化、如何快速录入等等。但是数据分析我们要用到像是VBA之类的高级知识。使用excel来进行数据分析，我们首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常见的函数，来更好的帮我们处理数据。
此外，我们要学习VBA（自动化编程语言）和Tableau（智能数据可视化图表）这些知识，让我们分析出来的东西更加炫酷地展示出来。还要学会如何编写我们的调查问卷，对问卷的信度和效度进行合理的考量，同时进行AB测试，不断地改善我们的问卷。
2. SQL数据库
针对结构化的数据，一般会选择建立一个数据库把数据进行存储，方便之后的分析。但是，如果遇到数据量级较大的情况下，EXCEL可能就有所欠缺了。这时候，就要接触到像是ACCESS与MYSQL等数据库了。
不同数据仓库的操作方法大同小异，主要是通过SQL语句来对数据库进行操作的。最基础的操作语句就是增删改查了。同时，还会通过主键、外键等对两个表之间链接，是其产生联系。像是游标、trigger触发器等等也是我们必会的知识点。
3. Python爬虫基础
Python是在数据分析中占据很大份额的。很多时候，数据并不是现成的，简单的调查问卷收集的数据有限，这就需要我们来使用多种工具技能型数据的抓爬了。在这主要是通过Python来进行数据获取的。通过学习数据类型、函数、流程控制语句、面向对象等知识点，达到使用工具编写简单应用程序，收集数据等等的工作。
另外，还会接触到像是朴素贝叶斯（分类器算法）、结巴分词（自然语言处理包）、Pandas（数据分析包）、sklearn（数据挖掘）等数据分析高级知识。也会接触到像是SAS、SPSS、R语言、商务BI等高级工具。
当我们学完以上知识之后，就可以称为掌握了一定的数据分析基础了。通过数据思维，我们在处理和分析问题上，通过建立统一的分析模型来分析数据，最终形成各式各样的数据报告，来进行前台的展示。
数据分析和数据挖掘的区别是什么
1，数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。
2，数据分析（狭义）：
定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。
作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析（定量）。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。
方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法；
结果：数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥出数据的价值与作用；
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3，数据挖掘：
定义：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息；
方法：主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘；
结果：输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等；
4，综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。
怎么用excel进行数据处理与分析
1 打开 Office Online比较保险。
2.打开 Excel app。
Excel app 拥有与 Excel 2013 类似的欢迎界面，可以用各种模板新建表格，也可以打开最近使用过的表格。
注：虽然与 2013 界面类似，但功能可相差太远了。不过基本的功能倒是挺全，有些功能，2013 还不一定有。
3.新建调查。
新建一个空白表格，可以看到在开始选项卡-->表组，有个调查按钮。单击按钮-->新建调查，弹出编辑调查向导窗口，我们可以开始准备调查问卷了。
4.设计、输入问卷。
输入调查标题，然后逐个输入问题。
每个问题都由问题、问题副标题、响应类型、必需（是否必填）、默认回答等项目组成，其中响应类型包括文本、段落文字、数字、日期、时间、是/否、选择等多种，可以说基本上涵盖了在线调查问题类型的几乎全部需求。
注：在问卷设计完成后，Excel Online 自动生成了一个以问卷问题为标题栏的表格，等待问卷结果的传来。
5.发布调查链接。
单击问卷编写页面的共享调查，弹出创建调查共享链接的向导。
调查链接创建完成后，复制该链接，通过网页、邮件、社交工具等进行发布，任何打开此链接的人均可提交答卷。
也就是说，可以匿名答卷、无需登录，这样就给大范围的调查提供了便利。
6.匿名用户提交答卷。
本步骤用另一个浏览器，在不登录的情况下打开第 5 步骤中生成的调查共享链接，并答卷、提交，非常顺利。
7.Excel Online 自动汇总调查结果。
每当有一名用户提交了答卷，在第 4 步骤中生成的问卷表格就会自动增加一行，该行的内容正是用户刚刚提交的问卷内容。
当调查结束，可以导出 xlsx 到本机，也可以继续保持在线，利用 Excel 强大的数据分析功能，对调查结果想怎么分析都行了。
Excel数据处理与分析的内容简介
本书主要针对企业办公人员、财务人员、市场分析人员、数据统计与管理人员等所撰写，它全面介绍了在多个领域中的数据处理与分析应用案例，每个案例都具有很强的实用性与可操作性。全书共分11章，分别介绍了数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析运算中的常用函数、数据分析中常用图表、数据分析中数据透视表（图）、数据高级分析工具的使用、市场营销数据的分析处理、抽样与问卷调查数据的处理、财务管理决策数据的处理、生产决策数据的处理，以及经济数据的处理。
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