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

1. 市场数据分析的内容包括有哪一些？
2. 大数据分析的具体内容有哪些？
3. 数据分析书籍阅读推荐 ？

市场数据分析的内容包括有哪一些？

市场数据分析主要包括供给、需求、市场需求量、竞争、产品生命周期等各方面的分析，这些都是市场数据分析最常见的一些内容。

详细的内容包括：

1.市场供给及市场供给预测，主要对当前行业市场供给量以及未来行业市场攻击能力进行预测。

2.市场需求及资产行业市场需求预测，主要对当前市场需求以及未来市场容量等进行预测，常用的方法有统计分析以及调查分析等。

3.市场需求层次以及市场需求量分析，结合市场发展特征以及经济收入情况，对各个地区不同消费者需求量加以确认。

4.市场竞争格局，主要对市场竞争主体进行分析，确定在市场上的具体地位以及使用的建筑手段。

5.估计行业产品生命周期及销售时间，也就是对市场所需的时间进行预测，有助于合理搭配市场需求以及各种分配活动，确保在市场上占据更大的销售空间。

大数据分析的具体内容有哪些？

大数据分析的六个基本方面 

1. Analytic Visualizations（可视化分析） 

  不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 

  可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 

  数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎） 

  我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 

***如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6.数据存储，数据仓库 

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

数据分析书籍阅读推荐 ？

数据分析比较好的书籍，根据不同学习阶段有不同推荐

（以下推荐是经过挑选，比较贴合实战和好理解的书籍）

▍第一阶段：初级入门

注：先要有数据分析的基本数学概念，初级数据思维，初级数据工具技能。

①基本数学概念推荐书籍：《深入浅出数据分析》《深入浅出统计学》

②初级数据思维：《精益数据分析》 《数据思维：从数据分析到商业价值》

③初级数据工具技能：《谁说菜鸟不会数据分析：入门篇》《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》

▍第二阶段：中级数据分析

注：需要更专业的统计学知识，了解数据来源的底层结构，和基本的编程知识。

①专业的基础知识：《统计学》教科书 贾俊平

②理解数据来源的底层结构：《数据驱动：从方法到实践》

③基本的编程知识：《SQL必知必会》《利用Python进行数据分析》

▍第三阶段：高级数据分析

注:高级数据分析需要更多“机器学习”“数据挖掘”“爬虫”“ETL”等方面的书籍，还要关注最新的论文，kaggle竞赛等等，要是走商业分析路线，需要阅读很多培养商业敏感度的书籍，和行业领域书籍等等。

高级阶段的书籍和资料过多，此处不做举例和展示。

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