数据分析意义-{下拉词

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

1. 统计学中t值的意义？
2. 大数据分析需要学习什么？
3. 想从事数据分析行业，该不该考研？

统计学中t值的意义？

统计学中的t值：

T 这是数理统计中的一种统计量 T统计量。

简单地说，t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标， 例如不良***y对***余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是否在统计上有意义呢？是否***余额没增加1个单位，不良***就要增加0.03个单位呢？那么可以通过计算其t值和p值来判断，经计算t=7.5,P=0.000，根据***设检验的相关知识，可以判断这个方程式有意义的。 数据类型后面的_t，是一个结构的标注，可以理解为 type/typedef 的缩写，表示它是通过 typedef 定义的， 而不是其它数据类型。

T检验（t值），亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。

T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布 。

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等

忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。

要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。

任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。

大数据分析师为培养目标，从数据分析基础、linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase等理论知识和基于Spark平台的大数据分析和机器学习应用 可以上cda.cn上了解一下

想从事数据分析行业，该不该考研？

如果你是正准备考研的考生，首先你要知道对于大部分普通大学的学生来说，考研就是再给自己一次机会，一次重新选择机会，一次可以最大程度纠正高考失败的机会，一次真诚面对自己未来而进行思考的机会……

思考、纠结和下定决心考研，又惆怅不安的过程，忍耐、辛酸、努力、苦衷，和一种近乎绝望的痛苦战斗的过程……我相信这些经历不论对谁都是一辈子的财富。我也相信这笔财富也必将会对你的人生产生深远的影响，而这也正是考研最重要的意义。

而上不上研的区别呢我也是列举了几点，希望大家有所收获

1 更高的平均薪资

注意是平均薪资的不同，如果你本身已经吊炸天，早已实现财务自由，可能这对你的影响不是很大。但如果你只是一位应届生，那么就需要注意了：

要知道本科生和研究生的收入确实在个体阶层上有较大差异，入职薪资平均差异为2000元。

虽然名校本科生的平均收入接近1w元在研究生收入群体中都可以排到前百分之五，不能仅仅针对”工作还是读研”来给“孰优孰劣”一个答案。但读研对于自己薪资的提升是确确实实存在的！

还有记得尽量选择二本以上的学校读研，否则，对薪资的提升可能不是那么的多！建议尽量拼搏一下，给自己一个更好的未来！

2 更好的就业机会

社会招聘比校园招聘的门槛要高很多，很多面向社会开放的岗位都要求有多年的从业经验。错过了校园招聘的机会，几乎就很难顺利的进入好的企业了。潜心读研，再接再厉，或者背上行囊，开启自己的创业之路。都是较好的选择。

3 更好的坏境

我清晰地记得某位10级考研成功学长毕业临行前对我们讲的一些话。他说：“我为什么选择考研？因为我想给自己一个机会，去一个更好的地方，认识一群更棒的人。你们知道普通大学和重点大学最大的区别是哪里吗？不是先进的实验设备，不是高薪的就业去向，也不是响亮的名牌头衔。而是你的老师觉得你牛逼，你也觉得你的老师很牛逼；你的同学觉得你牛逼，你也觉得你同学很牛逼。在重点大学你努力奋斗是正常的，在普通大学你努力奋斗是不正常的，而这就是两者之间最大的区别。”

4 更高的阶层

其实考研，也是为了给我们一个更宽阔的人际平台，一块高层次人际关系的敲门砖。

也许我们不爱听这样的话，但我们的社会的确是一个靠人际关系的社会，相同的事情，你请小学同学办几乎办不成，但请研究生的同学办可能就是一句话的事。 毕竟你的学历越高，所认识的人的阶段也随之越来越高。

5 对个人更好的投资

对自己的投资是最好的投资，当考研时，你会拥有更丰富的知识，学会管理自己的时间和身体。让你的格局改变，让想事情的思维和做事方法不一样，让你重新拥有生活的主线。

最后，祝愿有梦者能得偿所愿！！

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