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

1. wifi测速数据怎么看？
2. 数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？
3. 如何写好一份数据分析报告？

wifi测速数据怎么看？

1、连接好要测试的WiFi后，如果是家里的WiFi，请连接家里的光猫或者主路由器，并与路由器保持较近的距离，中间无遮挡，以确保WiFi信号够强够稳定。

2、启动Speedtest APP。Speedtest会自动选择一个离你最近的服务器。

直接点击【开始】按钮，开始测速。

3、测试结果主要为3项：Ping 值，***和上传速度。

数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更加偏向于数据分析，而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念，你应该很明确了吧？在此就不再赘述了。

Spss statistics更加偏向于统计、数据分析；Spss Modeler主要是用于数据建模，提供一个数学模型。

如果不会python的话，同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话，找个数据分析工作问题不大，不过随着你自己的未来发展，Python和R语言，我相信都是你需要补课的重要内容。

回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别

这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了。

因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知。

数据分析 主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息。比如利用对***析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论。

数据挖掘 主要是面向决策。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。

需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据。

数据统计 同样是面向结论，只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量。比如。得出具体的总和、平均值、比率的统计值。

从广义上讲，广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向。

机器学习 是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科，但机器学习不会让机器产生“意识和思考”，它是概率论与统计学的范畴，是实现人工智能的途径之一。

深度学习 是机器学习的一个子领域，受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法，能够从大数据中自动学习特征，以解决任何需要思考的问题。从统计学上来讲，深度学习就是在预测数据，从数据中学习产出一个模型，再通过模型去预测新的数据，需要注意的是训练数据要遵循预测数据的数据特征分布。它也是实现人工智能的途径之一。

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。

大数据是海量的数据。数据分析包含数据挖掘。数据分析是对数据进行收集、处理、分析等将简单的数据变为有条理的信息，分析的问题比数据挖掘分析得简单，主要用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的、人们先前未知的规律，主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习用算法、统计学、概率学来从数据中获得经验。深度学习属于机器学习的一个领域，它使用的算法是神经网络。

数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析是数据科学领域中不同的概念和技术，它们在应用场景、数据处理和分析方法等方面有着不同的特点和重点。

• 数据分析

数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析，得出有效结论的过程。数据分析的重点在于发现数据之间的联系，以及利用统计方法进行数据分析，从而得出关于数据的结论。数据分析广泛应用于各种行业中，包括市场营销、金融、医疗等领域。数据分析包括描述性统计、推断性统计、数据可视化等技术。

• 数据挖掘

数据挖掘是指通过应用机器学习和统计分析等技术，从大规模数据中自动发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的重点在于从大规模数据中发现隐藏的模式和关系，并对这些模式和关系进行分析和预测。数据挖掘广泛应用于各种领域，包括市场营销、金融、医疗、社交网络等。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。

• 大数据

大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据***，通常具有高速性、多样性和复杂性等特点。大数据分析的重点在于如何处理和分析大规模、高维度、异构性的数据，以便从中发现价值信息和知识。大数据应用广泛，包括金融、医疗、电子商务等领域。大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL等。

• 机器学习

机器学习是一种通过训练模型并使用数据进行预测和决策的技术。机器学习的重点在于如何让机器根据数据自动地进行决策和预测。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

• 深度学习

深度学习是机器学习的一种，其重点在于使用深度神经网络进行学习和预测。深度学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• 统计分析

统计分析是指通过应用统计学方法对数据进行分析和处理的过程。统计分析的重点在于研究数据分布、关联和变化规律等，通过分析数据样本，推断数据总体的特征。统计分析应用广泛，包括调查研究、品质控制、医疗研究等领域。统计分析技术包括参数估计、***设检验、回归分析等。

综上所述，数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析都是数据科学领域中的重要技术，它们的应用场景、处理方法和技术特点等方面都有所不同。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特征选择合适的技术和方法，以便从中发现价值信息和知识。

人工智能、深度学习和机器学习的差异

这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。

人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。

而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

如何写好一份数据分析报告？

其实没有什么数据分析报告，我接下来要讲的，就是写好每一次报告，让老板拍手叫好的秘诀。

先来看看什么是好的数据分析报告？

既然是分析，一定是结果，也必须有结论，有观点。

但很可惜的是，很多人往往做的是：数据报告。最重要的特征是，一堆表格，一堆图的堆砌，恨不得把相关的内容都放上去，就怕PPT页数不够似的。

不说什么长篇大论的文字了，就说一些注意点吧：

数据分析报告的内容模板：

报告架构：

利用工具做数据分析报告：

其实，很多人都觉得excel/ppt是可以做报告的，再不济还有python，其实对于普通人来说，BI工具才是最好的选择，我们的分析目的是什么？就是把这个过程和结论说清楚，越简单越好。

工具的话，FineBI可以用，是一个分析利器，内置图表和操作方式都是很不错的。

如果对数据分析工具有兴趣，私信我回复“BI”就可以有工具了。

数据分析报告一般包括以下几部分，针对不同的报告场景可能要进行调整：

1. 项目背景：项目是什么，为什么做，怎么做

2. 项目进度：项目整体流程，目前进度
3. 名词解释：术语解释、关键指标定义
4. 数据获取：需要什么数据，怎么获取数据，如何取样，如何清洗，有哪些误差和局限性，信度如何
5. 数据分析：关键指标的趋势，关键点分析。这部分是报告核心，要抓住重要指标进行数据对比，通过图表直观地展示趋势，提出几个关键性结论，尽量浅显易懂，不要过于冗长。
6. 结论&改进：汇总结论，分析目前的不足，并给出解决方案

一份好的数据分析报告不只是对数据的简单分析，还要有自己独到的结论和观点，推荐你参考一些数据机构或咨询机构的优秀报告，国家统计局，中国信通院，艾媒咨询等，学习一下分析思路和方法。另外也要关注时事，结合行业趋势和舆论热点进行分析。最后，写报告时也要注意报告整体样式、排版、图表美观度等因素，才能写好一份优秀的报告。

要写数据分析报告，首先要找数据。一般可以在国家跟各地市统计部门，一些行业组织和协会找统计数据，比如CNNIC,CDAC，还有行业分析机构和公司,比如移动互联网的艾媒咨询，投资的清科。

1. 中国信通院：***://***.miit.gov.cn
   

2. CNNIC：***://***.cnnic.net.cn/
   
3. 艾媒：***://report.iimedia.cn/reportList.jsp
   
4. World Bank Open Data ：World Bank Open Data
   
5. Kaggle datasets：Datasets | Kaggle

有了数据以后，分析的思路可以先看一些咨询机构相关行业的数据报告作为参考，比如国家统计局、行业协会、咨询机构（如麦肯锡、尼尔森、德勤、艾媒等）。

一般来说，都会从行业背景、市场概况、优秀案例分析、用户调研、未来趋势这些角度去分析等等。报告深度就看你自己的分析水平和洞察力了。

写好报告的技巧先不细说，什么是一份好的数据分析报告是要明确的

首先，好的数据报告一定是有观点的报告，而不是一份平铺直叙的数据流水账。数据分析师通过报告是要阐述，分析，解构甚至是回答业务的问题，而不是用一堆数据堆砌出来一些现象。

其次，好的数据报告页数不能多，甚至有极端的要求是不管什么报告都必须十页之内。这就要求数据分析师能够精炼自己的观点，每一页都能把观点、论据和相互之间的关联讲清楚。

另外，好的数据报告是要能用业务语言把数据和问题、答案讲出来，从而能够顺利的跟业务同事达成共识，从而起到推进业务或是项目的作用。

一份好的数据报告不是为了数据而数据，数据只是为了讲清楚观点和结论的工具和依仗，并不是唯一。

对于数据分析师来说，你可能发过日报、周报、月报等等，数据分析报告不仅“过去的总结”，还要作为“未来的指导”。老板从报告中看清状况，也从数字中找到方向。

同时，会讲故事也是一种能力，面对不同的对象，比如分析师团队，业务团队，财务团队，管理团队等，你的PPT上群呈现出来的内容也 是不一样的！！从不同角度去讲好针对不同对象的故事!

那么问题来了，如何写好一份数据分析报告呢?总结了一些数据分析报告中需要注意的点，供诸位参考，望能从中解惑。

01-明确主题

很多人喜欢将数据分析报告写成一篇罗列一大堆数据的表格，没有突出主题，常常让阅读者看得眼花缭乱、不知所云。实际上数据分析报告通常是在数据分析之后，依据数据分析成果写就的。因此从可读性与价值层面来说，突出主题是必要的，毕竟没有人看的数据分析报告是一文不值的。

一句话总结就是，你做了哪方面的分析、要传达什么样的结论给你老板？几句话能不能解释得清楚？

02-尽量图表化

我们都知道数据分析报告要言简意赅，使用恰当的图表是个不错的选择。用图表代替大量堆砌的数字，会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。03-逻辑清晰

数据分析报告的逻辑基本遵循数据分析的逻辑思路，通常要遵照:发现问题——总结问题原因——解决问题，这样一个流程，逻辑性强的数据分析报告也容易让人接受，数据分析报告一定要脉络清晰，有理有据。

03-逻辑清晰

数据分析报告的逻辑基本遵循数据分析的逻辑思路，通常要遵照:发现问题——总结问题原因——解决问题，这样一个流程，逻辑性强的数据分析报告也容易让人接受，数据分析报告一定要脉络清晰，有理有据。

04-数据分析报告要真实可靠

数据分析报告的真实可靠主要体现在两个方面，即数据的真实和数据分析的可靠。不能捏造数据，也不要有猜测性的结论，尽量避免出现“可能，大概，或许”等字样，这会让数据分析报告的含金量大大降低。

数据分析报告是严谨且真实的，可以基于数据预测，但不能凭空臆造。

05-既要发现问题，也要提出解决方案

数据分析报告的最终目的其实就是为了解决问题，而不仅仅是单纯地“挑刺”。经过严谨数据分析后，必然会对问题有较为深入的了解。

一定一定要有自己的思考和见解,不要总是陈述事实,老板有时候更多是想知道，怎么做？我可以支持助力你做什么？或者这些事情应该从哪里入手？你要清晰得让老板知道。

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