苏州口碑评价高的数据分析就业培训班名单榜首公布

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　　什么是数据分析？

　　数据分析是分析数据趋势获取知识和洞察力以做出更好决策的过程。这个复杂的过程由数据分析师和数据科学家以及非技术人员协作进行的。该过程通常从原始数据开始，这些数据经过数据挖掘，寻求有价值的洞察力——事实上，竞争优势是业务数据分析的主要目标。

　　数据分析主要包括以下内容：

　　(1) 数据挖掘

　　数据挖掘是将原始数据转化为业务可用信息的过程。较常见的方法是通过各种数据挖掘软件来寻找数据中的模式。数据挖掘是数据分析的子集。此外，数据挖掘是人工智能和机器学习的基础组件。多年来已经开发了许多技术来实际应用和实践数据挖掘。每种技术都建立在跟踪一组数据中的模式的基本思想之上。可以根据项目的重点和研究的深度持续优化数据挖掘方法。例如，可以使用关联来简单地关联多个因变量，可以深入研究并利用异常值和异常检测来筛选大型数据集并发现任何异常。

　　(2) 文本分析

　　大多数文本分析利用人工智能驱动的自然语言处理(NLP)来解释人类语言。人工智能、机器学习和数据分析的较新发展使得计算机系统从文档中的结构化和非结构化数据中提取含义的能力显着增强。

　　(3) 数据可视化

　　数据可视化工具通过以图形形式(包括图表、图形、迷你图、信息图、热图或统计图)表示数据，在数据分析中发挥着重要作用。以视觉形式呈现的数据易于理解和分析，即使是非技术利益相关者也可以做出更有效的实时决策

　　(4) 商业智能

　　商业智能工具可以的实现可视化报告、深度数据挖掘、自动化、预测帮助和其他关键能力。

　　(5) 数据目录

　　数据目录工具可自动发现整个企业系统中的数据源。它使用元数据管理功能来组织数据，显示不同数据之间的关系，启用搜索和跟踪数据沿袭，即发现数据的来源。同时，包括数据治理功能并支持业务用户的自助服务，有些还包括词汇表，以便用户对术语有共同的理解。大多数现代数据目录工具依赖人工智能 (AI)和机器学习 (ML)功能。

　　(6) 数据仓库

　　数据仓库工具是大数据和数据分析中的关键组件。数据仓库是为分析软件提供数据的智能数据存储库，允许用户进行数据挖掘以获得竞争洞察力。数据仓库通常位于大型数据存储库(如数据库)和数据集市之间。数据仓库软件通常与ETL 工具一起使用，支持从商业智能到预测分析的各种报告和分析。

　　(7) 数据湖

　　数据湖是一个存储库，以原始格式保存大量原始数据，直到处理完毕。与使用文件夹、行和列等分层数据结构的结构化数据仓库不同，数据湖是一种平面文件结构，可在输入数据时保留数据的原始结构。湖中的每个数据元素都被分配了一个的标识符，并使用一组扩展的元数据标签进行标记。当有人根据某个元数据执行业务查询时，所有标记的数据都会被分析以用于查询或分析。数据湖存在的原因是因为每个人都在从各处收集大量信息，尤其是从物联网，他们需要将其存储在某个地方。历史存储介质是关系数据库。但是这些技术对于我们从各地收集的所有这些数据片段来说并不适用。

　　(8) 数据网格

　　数据网格正在成为一种帮助组织更好地处理增长的数据量、不断变化的应用程序需求和分布式处理场景的方法。可以将数据网格想象成一个横跨大型网络的网络，它连接本地和公共云中的多个位置、类型和数据源，并通过多种方法访问该数据以处理、移动、管理、并将数据存储在结构范围内。

　　(9) 数据建模

　　数据建模是将结构和方法应用于数据的过程，以便将其转换为有用的形式以进行分析和获得洞察力。通过准备信息系统中涉及的数据模型，可以优化数据库设计并了解信息系统中的数据流。一个好的数据模型是数据库中具体细节的抽象模型，例如数据如何捕获、数据如何在系统中流动、数据如何输入到各个表中，以及在存储数据之前对数据应用哪些检查和约束在数据库中。