数据分析学什么-数据分析学什么课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学什么的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析学什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析专业主修课程？
2. 学习数据分析需要哪些方面的数学基础？
3. 数据分析怎么看好坏？
4. 商务数据分析的意义？

数据分析专业主修课程？

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据***集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

学习数据分析需要哪些方面的数学基础？

这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。

如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类，那都不需要什么数学基础，随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。

如果你想到达一个专业的程度，比如能够理解P值的含义，比如能做逻辑回归，那就必须学习好微积分、线性代数，然后再学习概率论、各种统计模型。

数据分析怎么看好坏？

判断数据分析的好坏可以从以下几个方面考虑：

 

1. 数据质量：数据的准确性、完整性和可靠性是好的数据分析的基础。如果数据存在错误或缺失，分析结果可能会产生偏差。

2. 分析方法：使用适当的统计方法和数据挖掘技术，能够有效地从数据中提取有价值的信息。

3. 结果的准确性：分析结果应该准确地反映数据中的模式和趋势，并且能够提供合理的解释和预测。

4. 可视化效果：清晰、简洁、易于理解的数据可视化可以帮助更好地传达分析结果。

5. 实际应用价值：好的数据分析应该能够为决策提供有用的信息，解决实际问题或带来商业价值。

6. 可重复性：数据分析过程应该是可重复的，其他人可以根据相同的数据和方法得到相同的结果。

7. 上下文理解：数据分析师需要对数据的背景和业务环境有深入的了解，以便能够正确解读分析结果。

8. 创新性：好的数据分析可以提供新的见解和发现，为业务带来创新的思路和方法。

当然，具体的评判标准可能会根据不同的场景和需求而有所差异。在评估数据分析的好坏时，需要综合考虑以上多个因素，并结合具体的业务目标和应用场景进行判断😄 你是在学习数据分析吗？还是工作中遇到了相关的问题呢？

商务数据分析的意义？

商业数据分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

业务数据分析不仅仅是为管理提供各种数据。它需要更深入的方法来记录、分析和细化数据，并以易于理解的格式显示结果。

简单地说，业务数据分析使领导者能够了解他们面临的问题，并以有效的方式解决它们。数据本身就是事实和数字。数据分析人员通过在数据中寻找模式来结合业务问题提供有用的信息。然后，决策者可以利用这一背景***取行动，提高生产率和企业盈利能力。

到此，以上就是小编对于数据分析学什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学什么的4点解答对大家有用。