发布时间:2023-03-14 15:41:28来源：励普教育综合
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。数据分析可以帮助企业对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。这种类型描述过去，不做推断，只做展示。通常是以报告的形式呈现。
通过建模，统计分析，机器学习，人工智能等工具，对未来进行预测。
这种类型的分析是针对过去已发生事情，并且对该事件产生的原因进行分析。
指在发生问题之后，根据问题诊断性分析之后，结合预测性分析，做出相应的优化建议和行动。
招生对象：大专及以上学历，年龄18-30岁
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课程内容：传统数据分析+商业智能BI+可视化数据分析+Python数据分析+Hive大数据分析+人工智能。
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什么是大数据分析?
随着大数据时代的来临，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值利用，逐渐成为企业和资本争相追捧的焦点。商业大数据分析，是指通过技术和数据分析工具对规模大的商业数据进行多维度分析，洞悉用户属性特征和行为习惯，挖掘用户个性化需求，预测业务状况，改进决策流程，并通过自动化流程实现用户交互。
数据分析师含义
数据分析师是指专门从事数据搜集、整理、 分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。
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可视化分析
大数据分析的用户包括大数据分析和普通用户，因此，大数据分析较基础的要求就是做到可视化分析，因为可视化分析能直观地呈现大数据的特征，同时也便于读者理解。
数据挖掘算法
大数据分析的理论是数据挖掘算法，各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式类型，科学地呈现出数据本身的特征。
预测分析能力
大数据分析较重要的应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘特征，科学地建立模型，然后通过模型引入新数据来预测未来数据。
语义引擎
大数据分析广泛用于网络数据挖掘，可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入的语义分析来判断用户需求，从而达到更好的用户体验和广告匹配。
数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理方法，好的数据来源和有效的数据管理可以增析结果的真实性和价值较大化，无论是在学术研究还是商业应用中。
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