【读书笔记-＞数据分析】01 数据分析导论

数据分析导论

介绍

章节内容

数据的概念、分类、价值以及数据分析的方法、步骤与工具等方面

考试内容

1. 数据及其分类
   （1） 数据的基本概念
   （2） 数据的分类
2. 数据的价值与获取
   （1） 样本数据的价值与获取
   （2） ⼤数据的价值与获取
3. 数据分析的基本问题
   （1） 数据分析的特点
   （2） 数据分析的基本原则
   （3） 数据分析的⼀般步骤
   （4） 数据分析的常⽤⽅法
   （5） 常⽤的数据分析软件

考核内容

1. 数据及其分类
   识记：数据的概念、数据分类的常⽤⽅法。
   领会：在不同视⻆下，各种不同类型数据所具有的主要特性。
2. 数据的价值与获取
   识记：样本数据的价值体现、⼤数据的价值体现。
   领会：样本数据与⼤数据价值的获取⽅式。
3. 数据分析的基本问题
   识记：数据分析的特点、数据分析的常⽤⽅法、常⽤的数据分析软件
   领会：数据分析的基本原则与⼀般步骤。

数据及其分类

数据，简单来说，可以被记录处理、具有一定意义都可被称为数据。

数据的分类

大数据的特点

“5V”特性：

• Volume（体量大）
• Variety（多样性）
• Velocity（时效性）
• Veracity（准确性）
• Value（价值大）

零次、一次、二次、三次数据概念

没有经过加工的原始数据->经过预处理的结构化数据->进一步量化分析后的数据->直接支持决策服务的数据

数据的价值与获取

数据蕴含了丰富的价值，通常利用数据分析的方法获取价值。样本数据与大数据是两种比较典型的数据，因此书籍主要介绍这两类数据的价值与获取。

数据分析的基本问题

数据分析的特点

• 数据分析是定性分析与定量分析相结合的过程
• 统计分析是定量分析的主要方法
• 数据分析不能孤立于被研究的现象而独立运行
• 数据分析过程是一次认识上的质的飞跃

数据分析的基本原则

• 科学性原则
• 客观性原则
• 目的性原则
• 系统性原则

数据分析的一般步骤

可概括为“六步法”，即“目标->路线->数据->模型->检验->实践”。

数据分析的常用方法

1. 定性分析法
   1. 归纳分析法
   2. 演绎分析法
   3. 比较分析法
   4. 因果分析法
   5. 结构与功能分析法
2. 定量分析法
   1. 可视化分析
   2. 描述性分析
   3. 推断性分析
   4. 智能数据分析

常用的数据分析软件

1. Excel
2. R
3. Python
4. SPSS
5. SAS