数据分析基础教程
数据分析是以原始形式收集数据的过程，处理基于用户的需求，并将其用于决策目的。数据分析师和数据科学家进行数据分析。这个过程涉及数据清理、检查、转换和建模，以从原始形式理解数据。商业智能需要数据分析来执行其操作。大量数据是非结构化的，必须从各种来源收集。本教程包括希望学习数据分析的软件专业人士的先决条件和基础知识。
为什么我们需要学习数据分析基础知识
- 数据分析有助于在任何类型的业务中获得解决问题的技能，因为它被许多专业人士和学生使用。这有助于分析问题，并以最合乎逻辑的方式解决问题。这也有助于用户的日常生活</李>
- 由于全球技能短缺，这项技能目前需求量很大。学习基础知识是学习数据科学和机器学习的起点</李>
- 数据随处可见，了解如何分析手中的数据，以及如何为各种业务分析我们的数据已成为时下的需要</李>
数据分析基础的应用
- 它有助于在医疗保健中了解不同疾病的各种病例，并分析数据，帮助患者了解相关风险，并轻松识别疾病。这有助于为患者提供适当的治疗</李>
- 数据库分析有助于进行互联网搜索，因为各种数据有助于在搜索数据时收集信息</李>
- 分析有助于确定图像和进行语音识别。对图像进行聚类并确定其组是数据分析的应用之一</李>
- 数据分析很容易学习，任何掌握计算机编程和分析基础知识的人都可以掌握。这有助于用户掌握更多关于数据的信息</李>
- 数据分析有助于向客户推荐网站，这有助于以完美的方式进行数据分析的用户</李>
范例
数据分析用于房地产，以了解资金在不同地区的分配方式，因为这有助于确定业务增长。
先决条件
- 处理大量数据的经验有助于学习数据分析，因为它有助于管理各种格式的数据</李>
- SQL和数据库知识有助于用户更好地管理数据，并以所需的方式进行分析</李>
- 在大的组织层面上，需要对未经处理和无监督的数据进行处理和管理</李>
目标受众
一般来说，对分析和商业感兴趣的专业人士可以使用本教程作为初学者指南。具有大数据背景的软件专业人士也可以使用本教程获取分析知识。统计学专业的学位持有者可以通过本教程提升自己的职业生涯，因为他们已经掌握了分析学的基础知识。
