学数据分析培训

数据分析在当今社会中越来越受到重视，许多机构和学校都推出了数据分析相关的培训课程。这些课程内容包括统计学、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识。有些课程还提供编程语言的学习，如R语言和Python等。常见的数据分析培训课程包括大数据/数据分析师认证课程、数据分析师入门课程、高级数据分析课程等。这些课程的授课形式和时间长度各不相同，考生可根据自己的需求选择适合自己的课程。

数据分析有以下几种相关的培训课程：1. 数据分析基础：介绍数据分析的基本概念、方法和工具，包括统计学基础、数据可视化、数据清洗和数据建模等内容。2. Python/R编程：介绍Python/R编程语言的基本语法和数据分析相关的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn等。3. 数据挖掘和机器学习：介绍如何利用数据挖掘和机器学习方法来解决实际问题，包括聚类、分类、回归和推荐系统等。4. 商业分析和数据可视化：介绍如何将数据分析结果用于商业决策，并使用数据可视化工具来展示分析结果。5. 大数据技术和数据工程：介绍大数据技术的基本概念和工具，如Hadoop、Spark、Hive和Pig等，并介绍如何进行数据工程和数据管道的建设。

学数据分析的培训班有CDA数据分析培训机构，线上就可学习。

CDA数据分析培训机构简介：

1、深圳CDA数据分析培训大数据课在实战中学习技能更扎实理论+商业项目实训，所学技能无缝对接大数据岗位。

2、深圳CDA数据分析培训机构开设有Python爬虫培训、学术量化培训、大数据开发培训、数据可视化培训、Julia数据科学培训、Stata培训、DSGE培训、数据策略分析培训、CatBoost培训、商业策略培训、R语言入门培训、等课程。

3、企业对大数据师的要求已经由单一专项大数据能力转而向全平台大数据过渡，大数据师需要具备大数据、数据大数据、移动端python大数据的综合能力。

学数据分析的禁忌点：

1、没有明确分析数据的目的。当我们要分析一份数据时，首先要确定好自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据，而只有明确了目的之后，这样才能够了解自己接下来要收集哪些数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等。

2、没有合理安排时间。数据分析也要合理安排时间，一般我们有几个步骤，收集数据，整理数据，分析数据，美化表格，在做这些之前，我们要预估一下每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多的时间等，这些都要在开始收集数据前就计划好。

3、重收集轻分析。培训里有不少同学就犯了这样的一个错误，做任务的时间为3个星期，却用了两个多星期来收集数据，最后基本没有时间去分析，紧赶慢赶最后交上来一份没有怎么分析的数据。

01|总规模度量：

总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原始数据经管分组和汇总以后得到的各项总计数字，是统计整理阶段的直接成功。

02|相对度量:

相对指标是说明现象之间数量对比关系的指标，由两个有联系的指标数值对比而求得，其结果表现为相对数，相对数的重要特点就是把两个具体的数值概括为一个抽象的数.

比如：泰坦尼克号数据中我们可以把存者数据和所有乘客数据的相比概括为为幸存率这么一个数。

相对数有有单位和无单位两种表现形式，在相对指标中，大多数都是以无单位的形式表示的，无单位是一种抽象化的数值，常以系数、倍数、百分数等表示；而有单位主要是用来表现强度相对指标的数值，比如人口密度：“人/平方公里”。

03|集中趋势的度量：

集中趋势是通过指标反映某一现象在一定时间段内所达到的一般水平。用平均指标来表示。平均指标分为数值平均和位置平均。

比如：泰坦尼克号数据中平均年龄和平均票价。

1、数值平均是统计数列中所有变量值平均的结果。有普通平均数和加权平均数两种。

2、位置平均时基于某种特殊位置上或者是普遍出现的标志值作为整体一般水平的代表值。有众数、中位数两种。