深圳目前靠谱的线下大数据分析培训机构名单出炉

　　「深圳CDA数据分析师」-深耕数据人才教育15年，致力于打造数据人才全方位学习平台，汇聚优质学习资源，助力数据人才找到好工作。开设的课程有：数据分析培训，业务数据赋能，商业策略分析，精益数据挖掘，python机器学习等。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。

　　数据分析师的核心工作在于数据挖掘、数据处理、数据分析以及总结汇报等。每个环节都体现数据分析师相对应的工作技能。对于核心的数据分析环节。都有哪些常用的方法呢？如何才能提高数据分析的效率呢？在此为大家提供几种数据分析常用的数据分析方法。

　　1、分类分析

　　分类分析师一种较基础的分析方式，与数据预处理有相应重叠的部分。一般是根据所挖掘数据的特点，将数据对象划分成不同的种类，在每一种分类中进一步分析，从而得出分析结论。

　　2、回归分析

　　回归分析方法是目前比较广泛使用的一种统计分析方法，通过既定的因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，从而简历回归模型。并根据实测数据来求解模型的各项参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据。

　　3、聚类分析

　　聚类分析师根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一局和类中的元素尽可能具有相同的特性。聚类和分类分析主要不同点在于，聚类分析所划分的类是未知的，因此聚类分析也被成为是无指导或者无监督的学习。

　　4、相似匹配分析

　　相似匹配是通过某种特定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

　　5、频繁项集分析

　　频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。