第一章 数据分析概述与使用工具
第一节 数据分析概述
一、数据分析方法
1.业务数据分析：SQL,EXCEL
1.1描述性分析
1.2数据透视
1.3可视化图表
2.数据挖掘分析：Python，SPSS，SAS，R
2.1协同过滤
2.2分类分析
2.3关联分析
2.4聚类分析等
3.大数据分析：Hadoop，Spark
3.1Hadoop大数据平台
3.2数据整理
3.3建模、分析与展示
二、业务数据分析流程
1.业务理解：数据分析的起点，最为重要的环节
2.数据收集：多渠道获取数据
3.数据处理：数据清洗，数据整理
4.数据分析：搭建多维数据分析环境，描述性分析
5.数据展现：数据可视化展现
6.成果报告：商业分析报告，商业智能（BI）分析报告：有交互式操作和可视化报表的优势
商业智能是实现商业洞察的重要手段，商业洞察是深入商业现象发现问题本质的过程。
第二节 数据分析使用工具
一、Excel Power BI
是微软为强化自身产品商业智能功能而开发的工具集，工具集包括Power Query，Power Pivot，Power view和Power Map 四种插件工具。
Power Map：地图工具，独立界面
Power View：仪表盘工具，独立界面
Power Query：数据处理，Excel工具
Power Pivot：透视工具，Excel工具
二、MySQL
是最流行的关系型数据库管理系统，数据库是存储、调用、分析数据的仓库。
1.数据库基本内容
1.1数据库：数据库是表的集合，带有相关的数据
1.2表：一个表示多个字段的集合
1.3字段：一个字段是一列数据，由字段名和记录组成
2.数据库的特点
2.1在商业数据分析中使用的绝大部分数据都来自于企业数据库
2.2数据库负责数据收集、数据整合、数据调用等工作
2.3几乎所有数据分析类工具都支持调用数据库中的数据
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