力推苏州公认非常不错的数据分析培训机构名单榜首一览

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（以上内容来源于网络，仅供参考，不分先后，机构选择需酌情慎选，不代表本网站观点！）

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数据分析是一种通过收集、清洗、分析和解释数据来发现有用信息的过程。下面将详细介绍数据分析的基础知识点，包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据可视化和建模分析等内容。

一、数据收集

1. 数据来源

数据可以从多个渠道获取，包括数据库、调查问卷、日志文件、传感器等。

2. 数据采集

数据采集是指从不同来源收集数据并将其整合到一个统一的数据仓库中。常见的数据采集方式包括ETL工具、API接口、爬虫等。

3. 数据质量

在数据收集过程中，需要关注数据的准确性、完整性、一致性和时效性，确保数据质量。

二、数据清洗

1. 数据清洗的重要性

数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分，确保数据的质量和一致性，是数据分析的重要前提。

2. 数据清洗技术

常见的数据清洗技术包括处理缺失值、处理异常值、数据去重、数据转换等。

三、数据探索

1. 描述性统计

描述性统计是指对数据的基本情况进行描述，包括均值、中位数、标准差、较大较小值等，以便初步了解数据的分布和特征。

2. 相关性分析

相关性分析用于了解不同变量之间的关联程度，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数等。

3. 探索性数据分析（EDA）

EDA是通过可视化手段对数据进行探索，包括直方图、散点图、箱线图等，以发现数据的规律和趋势。

四、数据可视化

1. 可视化的作用

数据可视化能够帮助人们更直观地理解数据，包括趋势分析、关联分析、比较分析等。

2. 常见可视化工具

常见的数据可视化工具包括Datainside、Seaborn、Tableau、Power BI等，它们提供了丰富的功能和灵活的操作方式。