1. 数据库挖掘，做数据分析需要学什么？

随着互联网迅猛发展，各大公司沉淀了很多的数据，如何找出藏在这些数据背后的规律，利用这些数据来给公司创造价值，作为一个新手面对这些问题的时候，你是不是考虑怎么快速学习数据分析呢？

如果你的自学能力很强，那么你可以参考网上的推荐书籍，自己拿起书本，找些案例开始学习。

如果你需要前辈的指导，那么你可以按照CDA数据分析研究院的老师推荐的学习方法来学习数据分析：

首先，数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

一、数据分析技术

主要包括excel，sql，BI分析工具等。

数据分析是个比较大的概念，相关领域也有很多的分析工具，包括：

1、Excel工具（Excel的强大必须单列）

2、专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、数据分析编程工具：Python、R等

4、商业智能BI工具

本文主要想大家推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，泛指用于业务分析的技术和工具，通过获取、处理原始数据，将其转化为有价值的信息指导商业行动。Gartner把BI定义为一个概括性的术语，其中包括应用程序、基础设施和工具，通过获取数据、分析信息以改进并优化决策和绩效，形成一套最佳的商业实践。

自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单

自助式BI（也叫做自助式分析），是一种新的数据分析方式。让没有统计分析、数据挖掘、数据库 SQL 知识的业务人员，也可以通过丰富的数据交互和探索功能，发现数据背后的原因和价值，从而辅助业务决策的制定。自助式BI分析功能可以来自于独立的 BI 软件，也可以由行业应用软件直接提供。

BI数据分析工具，提供自助式BI分析功能，最终用户可以非常灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并发掘更多价值，为决策制定提供有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，提供图表联动、数据钻取、数据切片器、OLAP 等交互式分析功能，用户仅需通过极少的操作，便能找到最有价值的数据。

自助式BI的价值

在使用传统商业智能BI软件的企业中，需要先准备数据仓库和数据集市，然后由IT/分析团队创建分析看板和报表，然而，随着企业发展步伐的加快，业务用户需要更快速、更容易地访问数据，这将帮助他们在复杂多变的环境中更好的做出决策。借助自助式BI分析工具，可以让这一需求得到满足，还能很好的提高企业的数据文化。

简单易用的 自助式BI

自助式BI从数据准备到 BI 交互式分析整个过程提供了高度易用的分析体验。分析人员通过拖拉拽快速完成数据建模和仪表板设计。不仅设计过程，结果也具备高度自助灵活的数据探查能力。分析过程与业务深度融合，真正让科学决策与业务管理并行。

自助准备数据、创建仪表板和报表

业务人员完全可以自己设计仪表板和报表，根据自己的业务需要进行数据分析、选择合适的数据可视化效果，并形成分析见解，也能直接分析自己的 Excel 等数据，从而避免以往花大量时间准备需求，然后交由IT部门开发（或者实施厂商）的业务模式，可以提升企业的整体运行效率，以适应瞬息万变的市场环境。

多数据源整合，为决策分析提供完整数据支持

通过 Wyn Enterprise 的数据查询设计器，您将能有效整合分散在企业内外的各种数据，包括数据库、云端数据和本地存放的文件数据，以及 JSON/OData 等程序数据。既能拖动完成跨源的数据建模，也支持直接编写查询语句。最终，通过数据模型访问控制和行级数据安全管理，分享给 BI 分析或报表设计者使用。 查看支持的数据源

快速设计决策管理驾驶舱(Dashboard)

Wyn Enterprise 的BI仪表中，支持以拖拽的方式进行数据分析操作，并提供了丰富的数据可视化效果，包括：图表、地图、透视表、KPI指标卡、数据切片器等。同时，仪表板支持多页面功能，还提供了内置的主题皮肤，让您可以非常快速地设计各种样式的管理驾驶舱和决策看板。

计算图表，支持Excel 450+ 计算公式的增强型分析能力

在 Wyn Enterprise 嵌入式商业智能和报表软件的 V4.0 版本中，我们将 Excel 的数据分析方式和 450+ 计算公式完整的集成到仪表板设计器中，从而为BI仪表板提供了增强型计算分析能力，让商业智能与Excel完美的融合，打造更强大易用的自助式分析体验。重要使用场景包括：1、跨数据集的计算分析需要，比如：销售、预算与回款分析；现金流、资产和利润分析；计划、执行和完成率分析，等等。2、系统数据和录入数据联合分析，比如：基于系统中2010-2019历史数据，进行2020年的预算制定与分析的需要。3、各种比例计算分析，比如：当月销售收入、当月销售预算、累计销售收入、累计预算、当月销售完成率、累计销售完成率等。4、行业特殊计算公式，正如Excel中提供的多个行业相关计算公式一样，计算图表也为：财务、日期和时间、统计、文本、逻辑、信息、工程、Web等领域需要提供了计算公式。

数据切片、联动分析与钻取分析

在设计BI仪表板时， 你可以添加多种数据切片器，包括：日期范围、相对日期、列表、树形列表、文本标签等。在使用BI仪表板时，最终用户不仅可以通过切片器筛选数据，还能通过联动分析发现数据不同维度的表现，也能在钻取分析模式下深入探索数据背后的真实原因。

二、数据分析方法

常用的数据分析方法包括以下13种：

1. 描述统计

描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

2. 假设检验

参数检验

参数检验主要包括U验和T检验

1）U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布

2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布

非参数检验

非参数检验是针对总体分布情况做的假设，

主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

3. 信度分析：检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

4. 列联表分析：用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

5. 相关分析：研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

6. 方差分析

使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

7. 回归分析

包括：一元线性回归分析、多元线性回归分析、Logistic回归分析以及其他回归方法：非线性回归、有序回归、加权回归等

8. 聚类分析：样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

9. 判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体

10. 主成分分析：将彼此相关的一组指标转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

11. 因子分析：一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

12. R0C分析

R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线

13. 其他分析方法

时间序列分析、生存分析、对应分祈、决策树分析、神经网络。

2. ida期刊？

ida全称是Intelligent Data Analysis，智能数据分析，期刊所属领域，人工智能是JRC分区4区期刊，文章质量很高。

智能数据分析（Intelligent Data Analysis，IDA）为研究与人工智能技术在各学科数据分析中的研究和应用有关的问题提供了一个论坛。

这些技术包括（但不限于）：数据可视化的所有领域、数据预处理（融合、编辑、转换、过滤、采样）、数据工程、数据库挖掘技术、工具和应用、数据分析中领域知识的使用、大数据应用、进化算法、机器学习、神经网络、模糊逻辑、统计模式识别、知识过滤和后处理。

特别是，讨论新的人工智能相关的数据分析架构、方法和技术的发展及其在各领域的应用的论文是首选。本刊发表的论文主要面向应用，预计发表的论文中70%是面向应用的研究，其余30%包含更多理论研究。

3. 你手机里有哪些堪称神器的App？

1.日程管理：时光序

支持根据“艾宾浩斯遗忘曲线”设置日程，被家长、学生誉为辅助学习超级功能。

学习某个知识点后，可自动按照1天、2天、4天、7天、15天的规律生成日程，然后再桌面日期界面显示。

科学学习=科学理论+高效工具+实践

桌面的日期插件支持透明化及颜色设置，支持显示文字提醒（不同颜色）

桌面插件支持经典重要/紧急四象限（深色配置，高级感）：

而这几个，只是众多黑科技中的一小部分：

读书、记账、日记、课程表、生理期、事项、打开、专注.......

你要的它都有，没有都是精品。

而且，它还在进化。。。。。

语音转文字免费的软件并不多，笛云听写算一个，得到了众多大神推荐的超级小众软件：

每天十个小时免费转写时长：

支持多端同步：

深得网友喜爱：

而且，效果也很好：

（免费的不支持实时语音转写，拉轰目前选择：考拉语音转文字）

好不好用，实践是最好的测试（这是一张打印的表格，并非规整）

识别效果，几乎完美还原：

一键导出到excel：

而这仅仅是它的一部分功能：

最关键的推荐理由：

和它同样级别的软件，需要的RM远远超过它。

这可能会成为你手机上最酷炫的软件，没有之一。推荐给任何一位朋友，都不会掉价。

时空柱，妥妥的科技感

关系图：一目了然

时空地图：历史+地理

而这，只是冰山一角。

真的有一个超级app各种工具功能都有：

免费看NBA等体育赛事：河豚直播、蓝鲸体育

超级软件，拉轰推荐

拉轰出品，必属精品

4. meta分析与数据挖掘区别？

Meta分析和数据挖掘是两种不同的数据分析方法，它们的目的和应用领域也有所不同。

Meta分析是一种系统性地分析并综合多个已有研究结果的方法。在Meta分析中，研究者会收集多个研究的数据和研究结果，并将其进行汇总和统计分析，进而获得更加准确和可靠的结论和洞察，帮助人们更好地理解现象和问题。Meta分析通常应用于医学和社会科学等领域，以确定不同研究结果的一致性、探究异质性、描述研究间关系等。

数据挖掘是指从大量数据中提炼出有价值的信息和规律的过程，通常采用统计学、机器学习和深度学习等方法，以发现数据中的隐藏模式、趋势、关联性和异常等信息。数据挖掘可以应用于多个领域，例如商业、金融、医疗、教育等，帮助人们做出更加准确预测、优化流程、产品开发、市场分析等。

虽然Meta分析和数据挖掘都基于对数据进行分析和处理，但二者的目的和应用领域存在明显差异。Meta分析更注重多个研究结果的汇总和统计分析，要考虑数据来源和数据质量等问题；数据挖掘则更专注于数据本身，希望从数据中发掘出有用信息和规律，以发现潜在的商业、科学或社会价值。

5. 数据库技术的主要目的是什么？

数据库技术是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。即：数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。 数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。

6. 数学统计学计算机科学与技术和软件工程中？

数据挖掘是一个比较传统的研究方向，数据挖掘是通过计算机、算法以及统计学知识发掘大量数据中蕴含的价值化信息的过程，从这个角度来看，数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。

从数据挖掘本身来看，算法设计是数据挖掘的核心，而统计学为数据挖掘提供了指导思想，同时数据挖掘又需要数据库和分布式计算的支撑，所以说数学、统计学、计算机（软件工程）这几个学科在数据挖掘中都起到了比较重要的作用。

从数据挖掘研发的角度来看，算法工程师往往是研发的重要参与者，因为数据挖掘的核心是算法设计，算法设计关系到数据挖掘的效率以及质量，另外算法设计还要综合考虑多种不同的应用场景，而这往往是算法设计师的工作内容。

从项目实施的角度来看，具备计算机（数据库）相关知识的工程师从事数据挖掘工作是比较普遍的现象，一方面计算机专业往往也具备扎实的数学基础（算法基础），另一方面计算机工程师也能够完成算法的实现过程，所以数据挖掘的项目实施过程往往是由软件工程师来完成的，包括数据库工程师。

从应用场景的角度来看，数据挖掘往往是由统计学工程师完成的，因为数据挖掘的应用场景与大量的生产场景密切相关，而统计学工程师往往都具有丰富的行业背景经验，所以具体的数据挖掘工作往往是由统计学工程师完成的。

综上所述，数学、统计学、计算机（软件工程）专业都是参与数据挖掘的直接学科，但是数据挖掘的不同阶段往往有所侧重。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，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！

7. 有必要掌握网络爬虫技术吗？

您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?

这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!

“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。

我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。

好吧，将它们分开很容易!

现在，让我们进入细节!

原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。

什么是原始数据?

我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。

但是，大数据则是另外一回事了。

顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。

您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…

但是，以下是您必须记住的最重要的标准：

体积

大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位

品种

在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。

速度

在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?

答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。

作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。

让我们以“金融交易数据”为例。

当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。

传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。

如何处理原始数据?

让我们将原始数据变成美丽的东西!

在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。

我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...

数据预处理

那么，“数据预处理”的目的是什么?

它试图解决数据收集中可能出现的问题。

例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!

让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?

类标签

这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。

我们将传统数据分为两类：

一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。

另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。

考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)

我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。

注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。

现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。

我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。

*这是我们在课程Python课程中使用的内容。

您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。

当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：

文字数据

数字图像数据

数字视频数据

和数字音频数据

数据清理

也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。

数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!

大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。

缺失值

“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?

您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?

无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。

处理传统数据的技术

让我们进入处理传统数据的两种常用技术。

平衡

想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。

在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。

数据改组

从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。

但是如何避免产生错觉呢?

好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。

处理大数据的技术

让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。

文本数据挖掘

想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。

这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。

这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。

数据屏蔽

如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。

像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。

完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。

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