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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析报告范文6篇的问题,于是小编就整理了2个相关介绍数据分析报告范文6篇的解答,让我们一起看看吧。
在如今大数据发展如此火热的市场下,CPDA数据分析师证书在国内被誉为行业的“入门券”,究竟含金量体现在哪些方面呢?
1.双证书权威性:工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》,是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系,五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所,是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、中数委与工信部共同命题,公平、公正、严格,更具含金量。
2.专业:CPDA数据分析师证书依照从业认证,从2003年设立开始,既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后,才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书,取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级,正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。
3.权益: 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员,证书皆绑定考生真实身份,可在CPDA***、查询,确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次,保证持证人的实力与权益。
4.精品课程:新的课程体系,加入了更多数据分析工具和应用场景的案例,把知识和技术更好地放入场景中,迎合业务需求,而不是纯技术派。与老师面对面的交流学习,更直接。
5.优质的圈子:谁说学CPDA就是仅仅来上上课,看看书?在这里学习数据分析课程,就能认识许多同样梦醒学习的同时积累人脉,原本冲突的两个方面达到了完美均衡,CPDA的学习带给了考生额外的惊喜,这是对自己未来最好的价值投资!
Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件,其中Spss statistics更加偏向于数据分析,而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念,你应该很明确了吧?在此就不再赘述了。
Spss statistics更加偏向于统计、数据分析;Spss Modeler主要是用于数据建模,提供一个数学模型。
如果不会Python的话,同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话,找个数据分析工作问题不大,不过随着你自己的未来发展,Python和R语言,我相信都是你需要补课的重要内容。
回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别
这个问题最近刷到很多次,看来是要回答一下了。
因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习,这里分享一下自己对这些概念的认知。
数据分析 主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度(人智活动),对收集来的数据进行处理与分析,按照明确目标或维度进行分析(目标导向),获取有价值的信息。比如利用对***析、分组分析、交叉分析等方法,完成现状分析、原因分析、预测分析,提取有用信息和形成结论。
数据挖掘 主要是面向决策。通常是指从海量(巨量)的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程(探索性),更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法,得出规则或者模型,进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测,提供决策依据。
需要注意,较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据,机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据。
数据统计 同样是面向结论,只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量。比如。得出具体的总和、平均值、比率的统计值。
从广义上讲,广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向。
机器学习 是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科,但机器学习不会让机器产生“意识和思考”,它是概率论与统计学的范畴,是实现人工智能的途径之一。
深度学习 是机器学习的一个子领域,受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法,能够从大数据中自动学习特征,以解决任何需要思考的问题。从统计学上来讲,深度学习就是在预测数据,从数据中学习产出一个模型,再通过模型去预测新的数据,需要注意的是训练数据要遵循预测数据的数据特征分布。它也是实现人工智能的途径之一。
机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。
到此,以上就是小编对于数据分析报告范文6篇的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析报告范文6篇的2点解答对大家有用。
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