数据挖掘ppt（数据挖掘PPT42数据清洗）

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MIT OPENCOURSEWARE：MIT开放课程官网，麻省理工大学的公开课还是非常丰富的。

制定考研规划。如果决定提升学历，就要从大一入学起制定四年规划，包括认真学习专业课、了解考研流程和专业课考试科目、确定考研目标院校、购买参考书备考等。决定考研的同学一定要打破信息壁垒，积极获取相关信息。

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大学生想要打破信息差，可以尝试以下方法：关注校内公告、活动和社交媒体：大学校园内有很多信息流动，包括校内公告、活动信息和各种社交媒体。关注这些渠道可以及时了解校内的最新信息。参加社团和组织：大学里有很多不同的社团和组织，这些组织通常会有很多不同的活动和机会。

大数据分析工具有哪些,有什么特点?

数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

Excel Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据透视图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习VBA。

MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

Tableau：是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。Tableau学习成本低，可以快速上手，低于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析。功能丰富，数据可视化独具特色，大数据处理速度非常快。数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要事先准备好数据。

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。

数据分析一般用什么工具啊?

1、EXCEL、SQL为最为需求侧提到最多的数据分析工具。SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大数据工具如HADDOP等也提到较多。业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主；EXCEL在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等统计分析软件是业务分析的流行工具。

2、R软件 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。具备数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大），完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能。SPSS SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是比较成熟的分析工具，操作简便、编程方便、功能强大。

3、FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。

4、探索数据分析世界，你是否已经领略过这些强大的工具？让我们一起揭开33款备受瞩目的数据分析软件的神秘面纱，它们各自擅长的领域和应用场景让你的工作更加得心应手。Excel，作为基础之王，以其易用性和广泛普及，是数据处理的首选。

如何成为一个数据分析师?需要具备哪些技能

沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。技术能力 我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。

懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。

会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师。