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近几年,大数据一直是IT界很看好的一个范畴。甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视,因为历史数据的积累与整合,可以引导企业的发展。当今世界,数据的价值远远高于人类所想象的。数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。大数据分析主要分为三种类型:描述性分析、预测性分析以及探索性分析。
描述性分析就是对现有的数据做出结论分析,描述数据的变化,通常用到的分析工具就是常用的Excel表格,通过各种函数对数据的处理,清洗。但Excel的操作比较多,很多操作都会重复与复杂性。所以现在很多数据分析行内人都会使用Python。描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库,缩短的处理数据的时间。
预测性分析可以直接以人工智能来解释了,现在的智能机器人给种各样,讲话如人类一样,思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的方式训练。而且预测性分析可应用的范围很大,这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势,引导或对预测的结果作出分析。比如自然变化的未来预测(天气预测、地质灾害预测等),社会经济水平预测,项目未来发展预测等等。用到的语言也是Python,对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。
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如果你是要学习怎么制作数据可视化分析报表的话,可以去BI软件的体验页面看一下,又或者是进入SpeedBI(数据分析云)的BI报表模板页面参看一下。这里汇聚了各行各业不同主题的数据可视化分析报表。并且SpeedBI数据分析云也是很好的在线体验智能数据可视化分析的在线软件。
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阿里云