1，数据分析需要大量的投入如今，似乎每一项新技术的投入都要经过严格的财务支出筛选过程。“要多少钱？”这是IT和业务经理在提议启动项目或部署新工具时需要考虑的首要问题之一。有人认为数据分析本质上是一个昂贵的工作，所以仅限于预算大或者内部资源大的企业。但事实并非如此。现在市场上有许多开源工具和其他工具可以帮助展示数据分析的价值。而基于云系统的大数据架构会比传统的数据仓库便宜很多。
另外，通常用数据分析来达到三个效果:提高流程效率，实现收入增长，积极进行风险管理。总的来说，数据分析在任何公司的应用中都带来了很大的性价比。2.你需要“大数据”来执行分析。对于许多人来说，大数据和分析的概念是相辅相成的。企业需要在执行分析之前收集大量数据，以便生成业务洞察和改进决策。当然，大数据分析的优势也很明显。拥有这些资源的公司将大数据存储作为促进分析的一部分，并获得显著的竞争优势。
4、如何做 数据分析do 数据分析步骤如下:1 .先明确目的和思路，了解这次的目的，梳理分析思路，构建一个整体的分析框架，把分析目的分解成几个点，清晰明确，就是分析的目的，什么样的用户，具体怎么进行数据分析。同时保证分析框架的系统性和逻辑性。2.资料收集根据目的和需求，梳理数据分析的整体流程，找到自己的数据来源，进行数据分析。一般数据来源于四个途径:数据库、第三方统计工具、专业研究机构的统计年鉴或报告、市场调研。
5、 数据分析师面试常见问题有哪些?1。如何理解过拟合？过拟合和欠拟合都是数据挖掘的基本概念。过拟合是指数据训练得太好，在实际测试环境中可能会出现错误，所以适当的剪枝对于数据挖掘算法也是非常重要的。欠拟合是指机器学习不够，数据样本太少，无法让机器形成自我认知。2.朴素贝叶斯为什么“幼稚”？朴素贝叶斯是一种简单但极其强大的预测建模算法。
这是一个很强硬的假设，实际情况不一定，但是这种技术对于大多数复杂问题还是很有效的。3.SVM最重要的思想是什么？SVM计算的过程就是帮助我们找到超平面，它有一个核心概念叫做分类区间。SVM的目标是找到所有分类区间中最大值对应的超平面。数学上，这是一个凸优化问题。同样，根据数据是否线性可分，SVM分为硬区间SVM、软区间SVM和非线性SVM。
6、 数据分析的误区是什么您的组织是否正在考虑分析数据的最佳方法？在你采用Big 数据分析之前，这里有六个大数据神话需要注意。云计算的使用，更快的数据处理速度，海量数据输入物联网，意味着企业现在正在收集前所未有的海量数据。大数据比以往任何时候都大。然而，如何组织、处理和理解数据仍然是许多组织面临的主要挑战。您的公司是否仍在努力理解什么是大数据以及如何管理大数据？
1.数据分析大数据的误解是数据“很多”。目前，大数据已经成为一个流行词汇。但它的真正含义往往不清楚。有人认为大数据就是大量的数据。但这并不完全正确。实际情况稍微复杂一点。大数据是指结构化(如表格)或非结构化(如电子邮件中的元数据)数据集，将社交媒体分析或物联网数据等数据结合起来，形成一个更大的故事。大数据的故事表明，组织使用传统分析技术捕捉趋势是多么困难。
7、关于 数据分析的若干问题1的目的。什么是数据分析 数据分析是将隐藏在大量看似混乱的数据背后的信息进行浓缩和提取，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析可以帮助管理者做出判断和决策，以便采取适当的策略和行动。例如，企业高层希望通过市场分析和研究，掌握产品当前的市场趋势，从而制定合理的产品R
