[新手－數據分析師]那些數據分析師的常見問題？

今年12月24日有數據分析師考試。而後，在我大成都報了個CDA現場班。尼瑪人數還不夠，不能開課，不開心！只能聽遠程，結果可想而之。然並暖...爲了能過級，只能瘋狂作題了。好在LEVEL1仍是比較easy的！加油吧！整理了一下題！

##問題

• 什麼是數據分析？
• 數據分析的步驟有哪些？
• 經常使用的數據分析方法有哪些？
• 統計分析與數據挖掘的區別和聯繫？
• 請舉出數據分析的幾個例子？

##什麼是數據分析？ 答案1:有針對性的收集、加工、整理數據，並採用統計、挖掘技術分析和解釋數據的科學與藝術。

答案2:有目的地進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價值信息的過程。

個人理解：數據分析就是根據Boss的目標，用科學的方法去解釋它。固然結果是中立的。

##數據分析的步驟有哪些？ 答案： 一、明確分析目的和內容。 二、數據收集 三、數據預處理 四、數據分析 五、數據展示 六、撰寫報告

##經常使用的數據分析方法有哪些？ 答：

一、統計分析方法。

• 描述性統計分析
• 迴歸分析
• 對應分析
• 因子分析
• 方差分析

二、數據挖掘方法

• 聚類分析
• 分類分析
  • 對策樹
  • 人工神經網絡
  • 貝葉斯分類方法
  • 支持向量機
  • 隨機森林
• 關聯規則
• 迴歸分析

##統計分析與數據挖掘的區別和聯繫？ 答：

聯繫：二者都源於統計基礎理論，有的時候有些方法也會出現混淆的狀況。如：主成分分析和迴歸分析。

區別：

1. 統計分析的基礎是機率論，分析員需對數據分佈和變量間的關係作假設，用機率函數來描述變量間的關係，以及如何檢驗參數的統計顯著性。
2. 統計分析預測中的應用常表現爲1對1的函數關係式，而數據挖掘在預測應用中重點在於預測的結果，不少時候沒有明確的函數關係，有時候甚至不知道變量到底起到做用沒有。
3. 在實踐應用中，統計分析需分析員作假設和判斷，然而數據分析技術來驗證該假設是否成立。數據挖掘中是挖掘工具中的算法自動需招數據中的隱藏的關係或規律。

##請舉出數據分析的幾個例子？ 答： google預測流感、啤酒與尿不溼、梅西百貨的實時訂價、亞馬遜的關聯商品推薦...

感受碼字是一件忒讓人惱火的事情，累的心力交瘁且不舉！瑪卡，瑪卡...