数据分析培训提纲
1．概论
1.1 数据分析的重要性
（1）贯彻质量管理8 项原则的需要
QM 的8 项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。
信息：有意义的数据。数据：能客观反映事实的资料和数字。
要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。
（2）通过数据的收集和分析可证实QMS 是否适宜和有效。
（3）帮助识别和评价QMS 持续改进的机会。
（4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力因此，数据分析是保障QMS 有效运行的重要手段。
1.2 数据分析的一般过程
1.2.1 数据收集
（1）收集范围产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS 质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。
事实上在QMS 的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。
（2）收集方法
1）各种报表和原始记录（注意分类）
2）区域网中的数据库
3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。
（3）收集的要求
1）及时
2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾”
3）完整数据项目齐全，数量符合要求。
1.2.2 数据分析、处理
（1）数据的审查和筛选剔除奇异点，确定数据是否充分
（2）数据排序按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序
（3）确定分析内容，进行统计分析
（4）分析判断在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。
（5）编写报告
对分析判断得出的规律、趋势整理成报告(附有直观的图表)
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1.2.3数据的利用
不能为分析而分析，要有“的”放矢，数据分析应指导管理。数据分析是为 了科学决策，决策的结果，可通过前后对比来分析判断其有效性。 数据分析应对 其全过程做到闭环管理。
为此，应将数据分析信息有效地传递，做到信息共享。在风险评估的基础上， 米取适当措施。
2.统计分析技术 2.1概述
2.1.1什么是统计分析技术 (1 )统计技术
运用数理统计的方法对数据进行分析，找出其规律和趋势。如：常用的控 制图、回归分析、试验设计等。 (2) 分析技术
运用逻辑分析的方法对数据进行分析，找出影响事物的因素及其影响程度。 如常用的排列图、因果图、饼图、 QFD 和FMEA 等方法。 2.1.2统计技术应用的基础条件
(1) 日常管理秩序健全，产品质量有可追溯性。 (2) 生产过程相对稳定。
影响质量的因素已规范化，过程质量处于受控状态。 (3) 具备必要的物质、技术基础
测试手段适用，必要的图表及计算处理用具或软件。 (4) 大量的数据计算和处理运用计算机
2.2统计技术的基础知识 2.2.1随机变量及其分布
(1) 什么是随机变量： 变量 数值有变化的量，相对常量而言。
随机因素 --- 随机(不是人为偏向)因素(多种因素)，如：年降雨量，抛 硬币。
加工尺寸一一由模具磨损、机器磨损、材料、人的操作重复性、环境…… 等决定。
随机变量一一受随机因素影响的在一定范围内取值的量抽样必须随机，不 能有倾
向性，。
(2) 分布
连续型随机变量： △ X 亍O 为一光滑曲线，此曲线为分布函数。
ni ----- 第i 组的频数 分布的特征：形状(对称、偏斜)、位置、分布宽度(最大值一最小值)
2.2.2总体与样本
n ----- 数据总数
直方图:
总体——研究对象的全体，如一批电缆，可视为总体，研究其总长，每一根 （或段）电缆则为总体中的一个个体（成员），一批所有电缆的总 长为总体。 总体用变量X 表示
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样本一一从总体中抽出的部份个体组成的集合称为样本。 抽样 因为不可能研究每一个个体。 从样本推断总体，必须正确反映总体的信息，正确抽样 随机抽样——简单随机样本、随机数表
0~99 可以构成2500个随机数 钟形曲线，曲线下的面积表示概率 对称，中间咼，两边低
X~ （y ，c 2）
X
卩——总体的均值；c ——总体标准差
正态分布检验: ?直方图 ?概率纸
横坐标—— X 的等距取值；纵坐标——不等距0.01%~99.99%
在概率纸上描出的点呈一直线，则为正态分布。
正态分布的分布函
数值
近似正态分布一一总趋势符合正态分布，但有个别的奇异点。
2.2.4常用统计特征量（样本）
统计量一一不含未知数的样本函数称为统计量。
统计量是由样本得出，但其对估计总体状况（产品的某些特性值）具有重要 意义。 （1） 反映样本位置的统计量 _
1） 均值一一样本的算术平均值 X
样本中的数据多数分布在样本均值附近，因此它是表示样本位置的最好的 统计量。
局限性：容易受数据中的特大、特小值（异常值）的影响。 若有5个样本，观测值为_3，5，7, 9，11 X=7 如果误将11记为21 X=9
当数据异常时，把X 作为数据的代表不太合适，需要引入新的统计量。 2） 中位数一一样本中的数据从大到小排列后处在中间位置上的数。
样本容量n 为奇数时，它为中间的一个数
n 为偶数时，它为中间的两个数的平均值，记为
M a
如样本为 10，15，23，30 则 M a = （15+23） /2=19
10，15，23，30，35 则 M a =23
中位数受异常值的影响较小，如： 3
，5，7，9，11 其 M a 均为 7 3， 5， 7， 9， 21
（2） 反映数据波动的统计量
Xi
223正态分布
但对样本信息利用不够，且它受异常值的影响较大。 3,5,7,9,11则极差为18两者极差差异相当大，但中位数相同
2）方差和标准差
样本方差：较充分利用数据，反映数据的波动
S 22= 2（ Xi — X ） 2/ （n — 1）
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即单个样本数据与样本均值之差的平方和除以（样本容量一 1） 若样本为 3, 5, 7, 9, 11 n=5 S 2= （3— 7） 2+ （5—7） 2+ （7— 7） 2+ （9—7） 2+ （11—
7）
2
/4=10
5, 6, 7, 8, 9则S 2=2.5 S 2小说明数据波动小，即数据较为集中。 标准差 ---- 方差的平方根S 2 =S ,如S 2=16,则S=4
因为方差虽可反映数据的波动，但其量纲为原始数据的量纲的平方，在量 纲上不明确，故引入标准差。
2.2.5正态分布总体参数估计
当一个特征量（总体函数）服从正态分布时，其分布可由卩， 02唯一确定， 若样本的观察数据服从正态分布时，则可用样本的均值和方差去估计总体。
估计值 卩=X （T 2=S 2
这时需注意三个层次对应的三种符号
1 1
―
U 、T ――总体； X 、S ――样本；
U 、T 2
――估计值
2.3常用统计分析方法
2.3.1记实统计（描述性统计）
（1） 记实统计的概念
记实统计是揭示数据分布特性的概述和显示定量数据的程序。 重要的数据特性： 1） 趋中性（多数常常分布在中间）可以通过模型或中位数来描述。 2） 数据范围 如最大、最小值的区间，标准区域 3） 数据分布 如对称度，分布规律（可用数学模型描述） （2） 记实统计的表达方法
常用简单的图形来有效地传递信息，如：饼图、条形图表、直方图等，其优 点在于能显示定量分析中不易发现的数据的异常特性， 可以显示复杂数据，适于 非专业人员分析相关数据，它易于理解并能够在所有层次用于分析和判断。 （3） 记实统计的应用
用于数据的概述并描述特征， 通常是定量数据分析的第一步，它可提供抽 样数据特性（如均值和标准偏差）的定量量值，然而其量值取决于抽样大小和所 采用的抽样方法。
记实统计对收集定量数据的所有领域均适用，如： ?描述产品特性的关键量值（如中值或范围） ?描述过程参数（如温度）
?对顾客调查中收集数据的统计。
2.3.2抽样检查
抽样是为得到关于一个总体的一些特性的信息，而去研究总体的代表性部份 （即样本），通过
1）极差 极差计算简便,
女口：前例中 R=Xmax ——Xmin
样本的特性来推断总体的特性的方法。
可利用抽样技术，如简单随机的、系统的、连续的、跳批等，来获取样本。抽样方法的选择取决于抽样的目的和具体条件。
针对不同的对象和目的，有许多抽样标准，如GB/T2828 是针对连续批产品验收，
GB/T15239 针对孤立批产品验收。
2.3.3 统计过程控制（SPC）
2.3.3.1概述
（1）历史：休哈特1924 年发明控制图，30~60年代世界质量管理以此为基础来控制质量特性。（2）统计过程控制的作用：
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1）完成QC 的重要任务，即“监测”影响质量的全部生产过程的变量和过程参数。
2）确定过程参数和产品特性是在期望的范围内，还是偏离了上述范围。
3）当过程中的问题暴露无遗时，将危及产品特性，因此需要统计过程控制来预见问题即将出现，从而降低生产费用。
4）了解过程变差，并帮助达到统计控制状态，处于统计控制状态，其性能可预测。
5）改进受控状态。
（3）SPC的应用条件
1）测量系统误差必须能被识别或给予补偿、消除，测量系统误差可按（MSA ）去控制。
2）测量过程参数的偏差，都应是随机误差，并且服务正态分布。
3）过程在统计控制之下，均值和标准差近于恒定，分布范围在土 3 6之内。2.3.3.2控制图基础知识
（1）控制图的优点
1）简便，便于现场操作者使用
2）有助于稳定过程和成本
3）促进过程信息交流（二、三班制工人间，工艺、质管人员）
4）易识别造成变差的原因，避免混淆、减少时间和资源的浪费
（2）应注意区别以下概念：
?公差（容差）：允许的参数变动范围
?偏差：与公称值之差
?变差：一批样本中参数的变动范围
（3）变差的两类原因
1）普通原因造成随时间推移，稳定且可重复的分布过程的变差原因，对于稳定系统的偶然原因（如周期振动），需要采取系统措施：
?消除普遍原因?大都由管理人员纠正
? 85%问题属此类一个稳定系统受到偶然因素干扰，排除干扰则受控。
2）特殊原因（可查明的原因）不是始终作用于过程的形成变差原因，其影响过程分布改变（如热处理夜班工人睡觉），若存在特殊原因，过程将不稳定。
对于特殊原因需要采取局部措施：
?消除特殊原因
?由与过程直接相关人员实施 ? 15%问题属此类 2.3.3.3控制图的构造
序号）
?警示线：虽不能表明的问题已发生，但可提供重要信息。短期内有
较多的值在警示线外，应予重视，调查其原因，加以消除。在发生问题之 前予以现场警示（2 c 对应于概率95.4%），4.6%将在线外。
A= k c
我国 A=3 c
合格概率99.93%，不合格概率0.23% 汽车、电子（如焊点PPM ） A=6 c
不合格概率2.7%。 2.3.3.6绘制控制图的一般步骤（随机抽样） （1）
收集数据描点一一按一定时间间隔，采集样本，测定每一样品特性值 计数 样本容量n 可相同或不同 计量 分组（子组） 相同 子组内n i 一般为5 一个样本的样品应当是在基本相同的生产条件下生产的（不能分层） 计算控制限 一般无特殊原因不应超出控制线， 否则已失控，暴露出问题，应加以消除。 分
析
判断是否异常或受控，有经验可遵循
改进
针对普通原因，采取系统措施 2.3.3.5控制图的两类作用 （1） 监控 中线CL 、UCL 、LCL 都用以往数据可由试生产、以前生产统计、初次统 计得到。 （2） 分析 可先测鰹据，在计算 UCL 、LCL 、C PK
。
2.3.4均值图X 、极值图R 2.3.4.1 概述 可相同或不同 相同 (2) (3) (4) 过程突变其反应最快
较长周期较小波动
2.342绘图步骤
（1）选择子组：
子组内样本数n i=2—5
子组的作用：子组的均值，比单次测量值更能表征总体。
注意事项：
1）测量误差带来影响，所产生不合格品的概率，要比过程本身大得多（应测量准确足够精密）
2）n^X i超过±c的概率\ n i=2 概率为0.21%
_ n i=3 概率为0.01%
意味着n i 'X i向中心线靠拢
所以n i 有次序的数组的均值，很有作用。
3 ）周期性抽样（抽样频率）
应该控制抽样条件一致：机台、模具不变，否则难以分清两类（普通、特殊）原
因。
持续连续过程：几秒钟抽取一个样本，这对研究过程能力很方便而可信。慢速过
程：一般不频繁抽样。
一般的周期可取15、30、60min,这可反映一段时间后过程的变化。潜在的原因：
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如换班、操作人员更换等
初期过程不稳定，抽样频率高，间隔短，生产过程稳定后可放慢。
（2）总样本容量：子组数n—般取n=25（样本数），＞20为小样本，＞100属大样本通常总样本数N=100即n=25, n i=4这样可保证变差的主要原因有机会出现。（3）绘制X-R图
1 ）计算Xi各子组的X i的均值
R i 子组内R I=R i max—R i min _ _
2）确定控制表的刻度（纵坐标）X＞2 （X i max—X i min）
R: —般可取X图的2倍
3）计算控制限
UCL X=X+A 2R
X图:
LCL*= X —A2R
R 图：UCL R=D4R
LC L R=D3R （n<7 无下限）
表
4）将控制限画到图上
一个受控的过程应是只有百分率很低的点失控，允许在失控点采取措施
2.3.4.3异常情况分析
（1）异常情况
1）任何点超过控制线。
全在中心线上或下
https://www.doczj.com/doc/bb10755950.html, 大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构 大数据培训班是骗局吗？光环大数据了解到，近年来随着大数据时代的到来，大数据人才需求增加，但目前并没有大数据专业的大学毕业生，所以很多人通过参加大数据培训班，来快速提升自己的大数据技术。 大数据培训班也越来越多了，市场上鱼龙混杂。那么大数据培训班是骗局吗？ 大数据培训班不是骗局，是为了培养大数据人才而开设的培训课程。 但大数据培训班比较多，有些机构开设的课程、就业等跟不上，因此耽误了不少学生。因此，光环大数据建议，挑选靠谱的培训班，可以从以下几点进行： 1、品牌效应 好的大数据培训机构一定具有好的口碑。光环大数据培训具有良好的口碑，毕业学员深受市场的认可，企业品牌好，客户美誉度高，能给人强烈的安全感。比起市场上动不动就由于经营不善卷铺盖走人的小培训机构这样口碑好的培训 机构更值得选择。 2、课程体系 选择一家好的大数据培训机构还应该看所学习的课程，光环大数据强大的教
https://www.doczj.com/doc/bb10755950.html, 实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！ 3、师资力量 老师的水平决定了一家大数据培训机构是否好，专业老师是最核心的竞争力，一些有实力的讲师都会有比较显著的成就，和一些比较重大的项目实战经历，光环大数据只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 4、就业保障 参加培训班的目的就是为了找工作，好的大数据培训机构学员的就业率和就业所获得的薪水都会一目了然。光环大数据为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10K以上，学员反馈口碑非常好！ 光环大数据认为，大数据培训班哪里好其实并没有这样的说法，只有适合之言，大数据机构只有适合自己的才是最好的，像我觉得面授教学，好的学习氛围，老师可以随时帮忙解决困难的机构才是好机构，那我就去找这样的机构，选择适合自己的机构才能称之为最好的机构。不过光环大数据认为，在选择机构的时候尽量自己去调查下比较好，谨防被骗。
Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？ 公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？ 销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？ 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？ 员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？ 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？ 为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？ 诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！ 您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？ 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！ 【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、 人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚： 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用） 复杂变简单： 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用） 让数据无处遁形： 需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）
大数据学习班课程有哪些 大家都知道各行各业都在做全年数据分析，或是季度数据分析，再或是十几年的对比分析等等，而数据又是什么呢？数据是统计好的，是在作分析之前的基础，数据的质量高，相关度好，维度精准，那么做出的数据分析就是非常可靠的了。但我们的大数据技术能熟练掌握的人才却少之又少，所以现在学习大数据就是一个良好的机遇，那大数据培训班哪里好呢？ 大数据培训班，当然来千锋教育了。千锋重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理，使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造良好的学习环境。 据统计，北京地区的大数据工程师工资是很高的呢，年薪都在15万以上，更别说有多年工作经验的人了。目前北京地区仅仅2017年的第一季就有接近
30000多的人才缺口，平均薪资在14000多。现在对于互联网公司的领导来说，缺乏的是全栈大数据开发的人才，现在做大数据，不可能再像前几年的简单应用上了，越是全面的技能，就越能被企业所认可。 其实学习大数据，能找的工作非常多，而数据开发师是学习大数据后从事的主要工作了，这个工作在不同的行业中都有应用，专门去搜集行业的数据，还有整理等，数据做成行业细致的研究，提取数据，分析数据，实现数据的商业化价值。 千锋大数据是“技术+管理”的集合，通过千锋大数据课程的学习，可以提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，加大了实验室建设力度，加大实践教学力度。千锋做大数据培训，不仅要让你会大数据的核心技术知识，还要让你掌握实际工作中能用到的技巧，毕业即上岗工作。 大数据培训班，到千锋学习可以先免费试听14天的课程，两周的时间你也足够可以了解到是否可以学习大数据培训的课程了，是否对课程感兴趣！想学习真正的大数据，千锋是一个专业的大数据品牌培训机构！
“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少？ 大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训，目前市场上主要分两种课程： 一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是
通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。 二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。 报名费用和学习时长： 培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。 大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
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复习提纲 1、第一章统计学和SPSS统计分析软件简介 （1）统计分析的基本概念 ●统计分析的基本概念和有关术语 ●统计数据的分类及各类型特点 ●统计分析的步骤 ●抽样方法的分类，及其各分类所包含的具体方法、特点和适用条件 题型：选择填空判断，问答题 2、第二章数据文件的建立和管理 （1）掌握SPSS数据集的数据结构的建立和编辑； ●数据的存储格式 ●SPSS的数据存储形式和数据结构 ●SPSS包含哪些类型数据，各有什么特点，变量名命名规则 （2）掌握SPSS软件读入和存储电子表格、数据库、文本文件等各类格式的数据文件方法； ●SPSS可以读取哪些格式的文件 ●SPSS可以保存哪些格式的文件 （3）学习合并两个数据文件的方法； ●数据合并分类，及其各类数据合并方法的用途和使用前提要求 （4）学习查找重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取 ●重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取等方法的用途和使用 前提要求 题型：选择填空判断 3、第三章基本统计分析 （1）描述性统计和推断性统计的相关基本概念（ppt中章节的所有内容） ●统计学的分类，及其各类的概念和特点（中心趋势描述、离散趋势描述、分布 的形状） ●统计量的概念和分类，及其各类统计量的名称，特点和用途 （2）对数据进行描述的图形化方法 ●统计图表分几类，各有什么用途 （3）数据计数 ●目的和思路 （4）分类汇总 ●目的和思路 （5）频率分析 ●目的和思路 （6）交叉分组下的频度分析 ●目的和思路 （7）分析和解释 ●目的和思路
（8）多选项分析 ●目的和思路 （9）比率分析 ●目的和思路 题型：选择填空判断 4、第四章参数检验 （1）推断统计的概念及方法 （2）假设检验概述（原因，原理，方法，思想，步骤） （3）单样本t检验的目的，方法，使用条件，原假设，步骤 （4）两独立样本t检验 ●什么是两独立样本，有什么要求 ●两独立样本t检验的目的，方法（手段），使用条件，原假设，步骤和检验结果 解释 ●对两独立样本t检验结果的解释 （5）两配对样本t检验 ●什么是两配对样本，有什么要求 ●两配对样本t检验的目的，方法（手段），使用条件，原假设，步骤 ●对两独立样本t检验结果的解释 （6）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子） 题型：选择填空判断问答题 5、第五章方差分析 （1）方差分析概述 ●t检验与方差分析的区别 ●方差分析的思想，相关术语（涉及的变量及其特点,g各变量间的关系），用途， 适用条件，分类 （2）单因素方差分析 ●单因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造， 检验步骤和结果解释 （3）多因素方差分析 ●多因素方差分析与单因素方差分析的区别 ●多因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造， 检验步骤和结果解释 （4）协方差分析 ●什么是协方差分析，何时使用，基本思路，原假设 （5）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子） 题型：选择填空判断问答题 6、第六章非参数检验 （1）非参数检验简介
数据分析培训提纲 1．概论 数据分析的重要性 （1）贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。 信息：有意义的数据。 数据：能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。 （2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 （3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 （4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 （1）收集范围 产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。
（2）收集方法 1）各种报表和原始记录（注意分类） 2）区域网中的数据库 3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 （3）收集的要求 1）及时 2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾” 3）完整数据项目齐全，数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 （1）数据的审查和筛选 剔除奇异点，确定数据是否充分 （2）数据排序 按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序 （3）确定分析内容，进行统计分析 （4）分析判断 在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。 （5）编写报告 对分析判断得出的规律、趋势整理成报告（附有直观的图表） -1- 1.2.3数据的利用
最好的大数据培训学校有哪些 大数据正当时，那么大数据培训机构有哪些呢？你可以每天在听到大数据，出行大数据、淘宝大数据、旅游大数据……那么肯定也会有很多朋友因为兴趣去了解过，可能渐渐的对大数据行业非常有信心，想要进入大数据圈子。还会有不少因为行业前景不好想要转行的朋友，了解到大数据行业薪资高、前景好所以想要进入到大数据行业，但是不管怎么样，想要学习大数据的你，一定要知道的大数据培训机构有哪些！千锋教育是你很好的选择！ 在这里千锋教育就先给你上个预习课，学习大数据的步骤有哪些呢？ 1.了解大数据理论 要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。 2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java 只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java 略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程：HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术，jQuery 与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。 3.大数据相关课程的学习。 学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。 4.实战阶段。 不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也
大数据入门培训课程内容是什么 大数据对于普通人而言，也就是知道大数据的表层意思，虽然生活在大数据时代，但却不知道大数据时代到底是神马东西？与我们有神马关系？！今天千锋大数据培训就来带你真正走进大数据时代。 一提起大数据可能许多门外汉会觉得它的逼格是这样的：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 时代孵化大数据应运而生
大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。 有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。 大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。 大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就
目录 设立数据分析师的战略意义 (3) 数据分析师的角色与职责 (3) 数据分析师岗位描述 (3) 数据分析师考核及薪酬 (4) 笔试要点 (4) 面试要点 (4) 培训要点 (5) 常规工作要点 (7) 示例 (8) 数据分析师日常工作技巧 (8)
设立数据分析师的战略意义 Google要求统计很多数，代理商在自己业务发展的过程中也会产生很多数，但这些数据中存在什么机会，能够发现什么问题，却往往很少有人去思考，或者是中层经理们也没有时间去 思考。而所有这些各种各样的数据，散落在业务部门的各个角落，总经理没有办法看到整合 的信息，跨部门之间要了解情况，也属于想到什么要什么，缺乏系统。 而现在，建立这个数据分析师的岗位结合我们的魔鬼表格，能够： 1.建成“一站式”的数据平台，使得所有的数据，所有的工作表现都一览无余 2.给到总经理及中层管理者们一个全局的视图，帮助分析及进行生意决策 数据分析师的角色与职责 我们的愿景目标是代理商成立自身的业务发展部，相当于支持代理商生意发展的“大脑”及“参谋长”。现阶段目标，数据分析师先从数据分析和整合入手。主要职责包括： ●汇总及分析Google及代理商各个现有平台的全部数据，整合进魔鬼表格 ●从数据中找问题 ●从数据中找答案 ●各部门沟通与协作 ●数据定期跟踪与分析 职业发展通道：数据分析师→数据经理→业务发展总监 《参考资料包目录中：2.培训\2.授权代理商介绍数据分析师职位介绍数据分析师角色.ppt》 数据分析师岗位描述 这里给出供参考的岗位描述，可以此为例进行招聘启事： ●本科及以上学历，有数据分析相关经验工作者或理科专业优先 ●熟练使用Office工具，Excel 函数、作图等操作能力强。熟悉SPSS、SAS等数据挖掘 工具者优先 ●积极主动，有责任心，优秀的逻辑思维能力、沟通能力和团队合作精神 ●有Business sense，具备宏观思考的能力，能从数据中挖掘机会，并能建议及推动执行
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大
数据分析培训提纲 1．概论 1.1数据分析的重要性 （1）贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。 信息：有意义的数据。 数据：能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。 （2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 （3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 （4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力 因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 1.2数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 （1）收集范围 产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。 （2）收集方法 1）各种报表和原始记录（注意分类） 2）区域网中的数据库 3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 （3）收集的要求 1）及时 2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾” 3）完整数据项目齐全，数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 （1）数据的审查和筛选 剔除奇异点，确定数据是否充分 （2）数据排序 按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序 （3）确定分析内容，进行统计分析 （4）分析判断 在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。 （5）编写报告
大数据培训去哪个机构好 大数据的火爆引来了一众学子的青睐，学习大数据的人随之增多，大数据学习你得知道大数据培训机构哪个好，只有在好的培训机构里接受培训你才能获得更好的知识，当然小编今天要说的不仅是大数据培训机构哪个好，还有一些大数据入门之前的知识小编也要为你普及。 大数据培训机构哪个好 要说大数据培训机构，那可是数都数不过来，但是，是金子总会发光，好的大数据培训机构必定会发扬光大，千锋教育就是一家在业内口碑非常不错的培训机构。 千锋教育大数据培训机构专注高学历IT职业教育,是中国IT职业教育领先品牌，它拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代，在千锋教育大数据培训机构高薪就业并不是口号，千锋就业学员以行业最高薪资稳居榜首，并不是偶然，是经过教学+教研+项目指导+高强度训练锻炼出来的。 千锋教育大数据培训机构200余位业内强师100%全程面授，名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。严格保障教学质量等等这些都是千锋教育的发光点。进入千锋教育，深入了解它，你会发现这些只
是很小的一部分。 学习大数据要了解的问题 什么是大数据？ 所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据技术的应用？ 随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据培训机构哪个好？当选千锋教育。
大数据分析方向教学计划
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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
哪个大数据编程培训机构比较好 千锋小编认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据（Big Data）又称为巨量资料，但它的主要作用并不是收集资料、数据，而是对数据进行分析、挖掘及处理。那想要进入大数据领域，学习大数据编程怎么样？有前途吗？ 首先来解决大数据编程学习怎么样？ 当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。 大数据编程学习正是我们的发展机遇，进攻大数据领域的绝佳时机。拿千锋大数据专业的学生举例来说吧，在大数据学完之后两周内学生全部就业，并且平均薪资达到14644元，这对于一个刚刚毕业的学生来说真的是一个很高的起点。
大数据时代下，我们能做些什么？ 一个简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品，都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你近期或者是之前购买过的东西，进行推荐的。这里包含了，数据的采集及分析，这个只是简单的应用例子。 新浪微博是大数据时代典型的产物，微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式，它具有传播速度快，传播范围广的特点，能在短时间形成飓风的传播效应，进而形成广泛的影响力。 大数据时代什么最贵？ 十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么zui贵?”—“人才”，深以为然。而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。大数据时代下的人才才是未来各大知名企业争抢的目标。 当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个IT
大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！ 在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供
专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。
大数据培训学校排名 大数据培训学校排名在前的，当属千锋教育了。千锋采用“技术+管理”集合的方式,让你快速掌握大数据生态体系各个模块的功能和开发技术，成为当下企业紧缺的“复合型”研发人才。 千锋教育大数据课程，科学安排课程比例，讲授主流热门技术，培养全栈人才。 不同于其他机构附加大数据，千锋教育大数据培训课程科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门的大数据技术。与亚马逊达成战略合作，国际化标准上线学员项目，每一名大数据程序员都必须有一个面试官无法拒绝的项目。 千锋大数据课程培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。
千锋教育大数据课程，100%全程面授，17年开发经验的总监带队走起。 千锋大数据开发由工作17年的开发经验的大牛(总监级)进行授课，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动、讲解除了本专业以外的知识，进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析的周边工具的编写打下良好的基础。 千锋教育的大数据课程，采用100%全程面授的授课方式：名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。教研+讲师+项目实战+随堂笔记录制，全方位教学，确保学习质量。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。 大数据时代已经到来，面临着互联网技术的大翻新，大数据技术人才的缺口
《数据分析》课程教学大纲 课程代码：090141122 课程英文名称：Data analysis 课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0 适用专业：信息与计算科学 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课，通过本课程的学习，可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1 知识方面的基本要求 通过本科程的学习，使学生掌握： 1）要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果; 2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。 2 能力方面的基本要求 通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。 3 技能方面的基本要求 通过本课程的学习，使学生 1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征； 2）能够建立线性回归模型分析和预测； 3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别； 4）能利用主成分方法处理高维数据； 5）能够建立模型对数据进行分析和预测。 （三）实施说明 1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2 课时分配仅供参考。 3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 （四）对先修课的要求 本课的先修课程：概率论与数理统计。 （五）对习题课、实践环节的要求 1 对习题课的要求：建议安排2次共计4学时的习题课。第一次习题课在主成分分析理论课之后安排2学时。复习内容为数据的描述性分析、回归分析、方差分析、主成分分析的理论及
大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！ 在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供
专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。