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1,数据库分析设计报告怎么写

数据库设计报告对数据库管理和维护来说是很重要的。不过数据库设计完成的话,设计报告还是比设计数据库简单点的。首先要把数据库的设计初衷和最终需要实现的效果说明清楚,然后阐明为了实现这些初衷和效果建立了哪些表以及这些表的结构、字段类型等等,还需要说明一些库设计中遇到的问题和注意点,如果有存储过程等编程方面的设计,也要说明清楚。最后可以有一些设计时的心得体会。 数据库设计报告是存技术性的,条理要很清楚,说明思路要清晰、全面,只要做到这些,写好数据库设计报告应该不难的。

数据库分析设计报告怎么写

2,数据分析需要掌握哪些知识

数据分析较大数据来说还是容易一点的。数据分析需要一些理科性质的基础,包括统计学啊,Excel之类的。首先,可以根据数据的量级给数据进行分类。一般情况下,我们可以使用EXCEL、SQL、Hadoop这三类工具来进行数据的分析。首先我们要了解的,是一些统计学的常识,知道最基本的概率论与数理统计的知识,以及一些常见模型包括回归分析、时间序列分析、多元统计分析等的知识。当我们的接收到数据的时候,肯定不能上来就分析的。我们需要清洗、降维等手段减弱错误/异常数据给分析结论带来的误差。同时,再根据清洗好的数据,进行有针对性的分析。此外呢,要根据数据的量级选择合适的数据分析工具。1. 使用EXCEL进行分析可能之前有的人接触多Excel,可能更多的是表格的美化、如何快速录入等等。但是数据分析我们要用到像是VBA之类的高级知识。使用excel来进行数据分析,我们首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常见的函数,来更好的帮我们处理数据。此外,我们要学习VBA(自动化编程语言)和Tableau(智能数据可视化图表)这些知识,让我们分析出来的东西更加炫酷地展示出来。还要学会如何编写我们的调查问卷,对问卷的信度和效度进行合理的考量,同时进行AB测试,不断地改善我们的问卷。2. SQL数据库针对结构化的数据,一般会选择建立一个数据库把数据进行存储,方便之后的分析。但是,如果遇到数据量级较大的情况下,EXCEL可能就有所欠缺了。这时候,就要接触到像是ACCESS与MYSQL等数据库了。不同数据仓库的操作方法大同小异,主要是通过SQL语句来对数据库进行操作的。最基础的操作语句就是增删改查了。同时,还会通过主键、外键等对两个表之间链接,是其产生联系。像是游标、trigger触发器等等也是我们必会的知识点。3. Python爬虫基础Python是在数据分析中占据很大份额的。很多时候,数据并不是现成的,简单的调查问卷收集的数据有限,这就需要我们来使用多种工具技能型数据的抓爬了。在这主要是通过Python来进行数据获取的。通过学习数据类型、函数、流程控制语句、面向对象等知识点,达到使用工具编写简单应用程序,收集数据等等的工作。另外,还会接触到像是朴素贝叶斯(分类器算法)、结巴分词(自然语言处理包)、Pandas(数据分析包)、sklearn(数据挖掘)等数据分析高级知识。也会接触到像是SAS、SPSS、R语言、商务BI等高级工具。当我们学完以上知识之后,就可以称为掌握了一定的数据分析基础了。通过数据思维,我们在处理和分析问题上,通过建立统一的分析模型来分析数据,最终形成各式各样的数据报告,来进行前台的展示。

数据分析需要掌握哪些知识

3,数据分析需要掌握些什么知识

数据分析所需要掌握的知识:数学知识对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。分析工具对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。
如果你打算成为一名数据分析师,你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识;英语四级或以上、熟悉指标英文名称;具备互联网产品设计知识。

数据分析需要掌握些什么知识


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