数据分析的基础-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的基础的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析的基础的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析模型入门教程？
2. 公务员数据分析基础公式？
3. python数据分析需要学什么？

数据分析模型入门教程？

数据分析模型分为两种，第一种机器学习模型，需要先去学习算法底层，了解原理，然后通过导包的形式来进行数据分析。

第二种是业务模型，AARRR，转化漏斗，rfm模型等等，这些模型需要对业务有深刻的认知，通过数据为业务赋能，这些都是数据分析模型的入门级。

公务员数据分析基础公式？

一、单一数据：主要包括基期值、现期值与增长之间的关系，常考公式。

二、两数之比：主要包括比重、平均数和倍数(三者的本质均是两数之比)几个概念。

三、年均增长：求年均增长量，求年均增长率。

四、隔年增长：隔年基期量和隔年增长率的求解

五、多公式结合：

多公式结合的题目考查形式多样化，核心是围绕上述各类型的基本公式展开，相互组合，进行灵活考查。

从上述公式中我们不难可以看出，资料分析的公式讲求的是理解与灵活记忆，如果能将公式理解，并且能够独立推导，资料分析的公式其实是可以掌握并牢记的。另外，资料分析公式还有一个特点，就是很多公式都满足相同的形式，比如比重、平均数、倍数，他们其实本质都是

，也就是两数之比的形式，所以比重、平均数、倍数的各个公式形式均很相似，那么对于这三个公式可以整理成一个公式进行记忆，来减少记忆量。如果有其他式子满足这个形式，也同样可以按照类似的方法去应用。相信通过对资料分析公式的梳理，可以加深各位同学对资料分析公式的印象，预祝各位考生考试顺利!

python数据分析需要学什么？

一、数据获取

Python数据分析工作中的第一步就是数据获取，而数据获取的渠道大致分为两种。第一种就是通过爬虫来从互联网上公开的抓取数据，第二种则是由企业自行提供。那么python数据分析学习要掌握的第一个知识就是，python爬虫程序编写。

二、数据存储

在通过爬虫或者是其他渠道获取到数据之后就需要将数据保存起来，而MySQL这种关系型数据库就是非常不错的选择。python数据分析学习的第二个知识就是数据库的使用，以及sql语句的编写。

三、数据处理

在得到数据之后还需要根据需求对数据进行频繁的清洗、去重等操作，而数据处理一般可以使用numpy、pandas等库去完成。那么第三个知识点就是python数据处理的库，及其方法的使用。

四、数据建模

数据处理完毕之后并不表示能够得到最终的结果，那么这一步就是python数据分析的核心了，数据建模和分析。通过matplotlib和回归算法等来将处理好的数据进行分类建模处理，这样才能更好的进行分析。

五、数据可视化

最后一步就是将处理和分析完毕的数据建模通过图标或者是三维图像的方式显示出来，以直观的方式来查看python数据分析的结果。

以上就是关于“Python数据分析要学哪些内容？

1、首先要掌握Python基础知识，包括Python语法、数据类型、变量、流程控制等；

2、学习Python数据分析常用的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等；

3、了解数据***集技术，能够从网络、数据库等获取数据；

4、学习数据清洗和数据处理技术；

5、学习信息可视化技术；

6、学习统计学和机器学习基础知识；

7、熟悉常见的数据分析方法，如数据挖掘、回归分析等。

到此，以上就是小编对于数据分析的基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的基础的3点解答对大家有用。