数据分析的目的-数据分析的目的是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的目的的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析的目的的解答，让我们一起看看吧。

1. 统计学中,统计数据来源渠道有哪些？
2. 29岁转行做大数据分析师晚不晚？

统计学中,统计数据来源渠道有哪些？

一、数据的来源

从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：

一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。

另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。

二、数据的直接来源——原始数据

搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。

1、统计调查

统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有***、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。

2、实验法

实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。

三、数据的间接来源有：

1、公开出版的统计数据。

主要来自官方的统计部门和***、组织、学校、科研机构。

2、尚未公开发表的统计数据。

如各企业的经营报表数据、***咨询机构为公开发布的调查结果数据。

需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

29岁转行做大数据分析师晚不晚？

谢谢邀请！

对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。

随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。

大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。

随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。

对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。

目前***用Python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以***用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与J***a相比都具备一定的优势。

人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

谢邀。如果你是29岁，你会觉得晚了。但是越往后一年，你会越觉得为什么29岁时不开始？

大数据分析师，需要的是数据库，编程语言，分析工具，数学理论，沟通表达，甚至是PPT能力。但其实这些都不是最重要的，它们只是***性的基本要求。最重要的是逻辑分析能力，敏锐的洞察力，抽象与分拆能力，行业与社会的见解力。这些最重要的东西是靠成熟的心智，丰富的经验堆积，量变到质变得来的。因此，29岁真的不晚，或许刚好是起步的年龄。

30岁时觉得20岁很年轻，40岁时觉得30岁很年轻，50岁时又觉得40岁很年轻……

可能有很多原因想让你在29岁转行，兴趣？赚更多钱？实现当初的梦想？无论何因，遵循内心，志存高远，脚踏实地，一切都可以重来。

谢谢大家。

到此，以上就是小编对于数据分析的目的的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的目的的2点解答对大家有用。