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蓬莱小课IT 2022-05-06 15:53:10

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数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺，据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）一份详细分析报告显示：预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在 14 万到 19 万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万！先来了解一下数据分析，就是以商业目的为驱动，所开展的获取数据、处理数据、分析数据、展示数据

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是数据分析过程中的关键步骤，通常通过视觉和统计方法检查和理解数据集的主要特征。识别模式和异常：发现模式可以带来洞察力，而异常则可能表明数据质量问题或有趣的异常值。提出假设：在初步探索的基础上，你可以对观察到的现象的原因提出假设。检查假设：EDA 对于验证或挑战统计模型或机器学习模型所做的假设很有用。为进一步分析做准备：清洗、转换并选择正确的特性，以便进行更深入的分析或建模。描述性统计。

为了保证数据库的安全，以及教学的顺利进行，系统还需要对学生们的身份进行管理，最简单的一点就是对访问该系统的学生要求登录操作，进行身份的验证，以及把该身份在系统中其它功能的使用情况存储在系统的数据库中，方便以后需要确认某学生身份的调用操作。最后，该系统提供的后台数据管理，应让具有管理权限的人员对数据库进行操作，包括学生信息的管理，上传文件管理，疑问管理，链接管理，通知管理等功能，具体功能呈现为对数据源的数据进行访问、添加、编辑、删除等操作。极大得提高同学们学习的主动性，促进了信息化教学的发展。

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“数据没有分析是一种资源的浪费，分析没有数据是做无用功。” 近年来，随着企业数据化建设进程加快，越来越多的企业逐渐从单一报表开发模式过渡到”报表+自助“双模式阶段，创新数据应用模式，构建一站式大数据分析平台，让数据更好地应用于分析，让分析更好地驱动业务。在今年11月帆软举办的智数大会自助分析专场，围绕”双模IT“，我们有幸邀请到海信集团、京博控股集团、天马微电子、瀚晖制药和壹药网科技来分享他们的建设历程。从嘉宾的分享中，笔者提炼了三个关键词：开放平台、业务使能、创新文化，笔者认为这也是数据分析项目建设成功

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