数据分析网课-数据分析网课推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析网课的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析网课的解答，让我们一起看看吧。

1. 微课数据分析课靠谱吗？
2. 一分钟了解互联网大数据分析？
3. 数据分析和商业智能的区别？

微课数据分析课靠谱吗？

微课数据分析课靠谱

微课指的是具有指导意义的优质示范课例。

典型的微课案例通过多媒体技术，录制成时长在10分钟左右的微型课程***，并配套提供教学设计文本、多媒体教学课件等***材料。

实现教学设计方案、教学课件、课堂教学***、评测练习、教学反思等素材的整合，是分享课堂教学过程、促进教师教学发展的有效手段。

一分钟了解互联网大数据分析？

大数据分析（Big Data Analysis）是当前信息技术的一个重要应用领域，对我们的工作和生活产生着巨大的影响。

相对于传统的数据概念，“大数据”的定义为四个“V”：数量大（volume）、多样化（variety）、变化快（velocity）和有价值（value）。具体，请参阅我之前的文章《三分钟读懂大数据》。本文着重介绍对于大数据的分析方法。

大数据分析的流程一般为：

数据***集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。

下面依次加以说明：

数据***集：

数据***集的功能包括：

通过物联网设备***集数据。（参见《三分钟读懂物联网》）

通过在应用程序中插入特定代码（“埋点”）来***集数据。

将***集的数据传输到指定的服务器。

不论是***集数据，还是传输数据，都要求最大限度地保证数据的准确性、完整性和及时性，这就要求数据***集能处理很多细节方面的问题，比如用户标识、网络策略、缓存策略、同步策略、安全保障等。

数据预处理：

主要包括数据清理和数据整理。

1. 数据清理

数据清理是指发现并处理数据中存在的质量问题，如缺失、异常等。例如，某用户在填写调查问卷时，没有填写“年龄”一栏的信息，那么对于该用户填写的这条数据来说，年龄就是缺失值；异常是指虽然有值但值明显偏离了正常取值范围，如针对18～30岁成年人的调查问卷中，某用户填写调查问卷时将年龄误填为2。

必须处理好包含缺失值或异常值的数据，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。

2. 数据整理

数据整理是指将数据整理为数据建模所需要的形式。例如，在建立房屋价格预测模型时，通常需要将对房价预测无用的数据项（如房屋的ID编号）去除，将用于预测目标值的特征（如房龄、朝向等）和目标变量（房屋价格）分开。

数据统计与建模：

数据统计是指对数据计算均值、方差等统计值，通过统计分析掌握数据特性，完成对已知数据的解释。建模则是根据已有数据建立模型以对未来数据进行预测、分类，解决实际应用问题。

数据分析/挖掘：

数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

数据可视化/反馈：

数据可视化是指将数据

数据分析和商业智能的区别？

　　数据分析只是一种工具（一种系统化分析问题的方式），可以很简单也可以很复杂。

到此，以上就是小编对于数据分析网课的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析网课的3点解答对大家有用。