电商数据分析太复杂❓6大模块帮你一一拆解❗
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数据分析学习分享：数据篇
数据分析学习分享：数据篇。
今天有同事让我来讲讲数据分析这块内容，我想想我还是觉得从数据开始讲起吧，因为数据分析都是要有数据的。首先我们要知道数据是有几种类型的，常见的数据类型有数值变量、分类变量。
数值变量当中比较常见的也是最为常见的连续性变量，其特征就是数值是连贯性的，比如它可有可无的甚至可以进去到小数点后几位。比如血糖4.5、6.8、9.9。比如身高可以进去到小数点后体重也可以，就算不进去到小数点后几位就是个位数，也是连续的、连贯的。
还有一些比较特殊的，比如它只有这种里散的并不能完全的连贯起来的，其实并不是很多见，医学上面所遇到的大部分都是属于连续性的树脂变量。分类变量顾名思义就是就几个类型，但是它们也是有差别的。
有的分类变量是有顺序的或者有的时候叫它等级变量。比如说某一个变量可能是这样写的阴性，一个加两个加三个加，或者是高中低。还有一些变动变量是没有顺序的也没有等级的，比如性别比如血型。还除了两个最常见的可能还有一些其他的变量类型，比如说字符也就直接是文字描述的，还有就是日期、时间这些，但这种就是很难通过软件进行直接的数据分析了。
知道了数据类型之后就大概介绍一下数据是怎样去去描述以及怎样做简单的组间比较的。根据不同的类型，数值变量又可以分为正态分布和非正态分布。正态分布一般可以采用均值加减标准差的方式来进行展示。可以通过参数检验，比如t检验或者方差分析来进行组间比较。
而针对非正态分布的数值变量一般采用中位数四分位间距来展示，采用非参数的检验来进行比较。现在有一种比较新的理念就是为了提高结果的稳健度，可以将数值变量一律看成是非正态分布，采用非参数检验进行比较。
下面就是分类变量了分类变量，一般采用平数，然后和它的构成比来进行展示。组间比较这场就是卡方检验或者如果评数确实比较小，可以采用face确切检验，这个在现在这一些统计软件里面都会自动
→识别的。
我这边需要说明一下的就是face 精确检验，确切检验的系统计量，有的时候应该说大部分时候是不显示出来的。
但是可能有的老师特别一些中文杂志他可能要求要把统计量写上去，但是face 的精确检验是可以不写的。
今天的分享内容就到此结束。
想要入职数据分析师❓成长路径得知道❗
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大部分所谓数据分析工作其实80%的时间是在清洗和整理数据
大部分所谓数据分析工作其实80%的时间是在清洗和整理数据，熟练掌握EXCEL、Power Query、SQL查询、正则表达式、一门或多门程序语言等基础技能，并不需要达到开发人员的精通程度，可以极大地提升数据整理及分析效率。
数据分析与人工智能的区别与联系是什么
数据分析与人工智能的区别与联系是什么？
数据分析与人工智能的区别与联系是什么？作为普通人到底应该学习数据分析还是人工智能，人工智能未来会不会取代数据分析？如果你也有这样的疑问，今天这个视频就来为大家一一解答。
其实不管是数据分析还是人工智能都是用来解决实际问题的，只不过是处理简单问题与复杂问题的区别。数据分析主要是利用数据分析方法解决一些常见的业务问题。例如为什么这个月收入下降了？分析收入下降的原因或者进行一些简单的趋势预测。因此数据分析通常更适合用来处理一些简单的问题。
而人工智能主要是利用机器学习、深度学习相关的技术，对数据进行深入的挖掘，解决比较复杂的问题。例如如何让汽车实现无人自动驾驶，这是数据分析与人工智能的主要区别。
当然它们之间也有一些联系，就像是小学与初中高中的联系一样，小学阶段为进入初中高中打下基础。数据分析其实也可以理解为人工智能的基础阶段。因为部分的数据分析工作也会涉及到机器学习相关的技术应用，而机器学习正是人工智能AI所需要的关键技术之
一。
当然如果只是单纯的业务分析，这种数据分析工作就跟人工智能毫无关系。因为只有涉及到了机器学习，数据分析才跟人工智能产生了关联。机器学习是人工智能的关键技术分支。作为普通人，如果你前期对人工智能毫无了解，也没有任何的技术基础，直接入门人工智能难度系数肯定是很大的。
所以我更建议大家先学习一些简单的数据分析方法和技术，从机器学习入手，逐渐进入人工智能领域。学习数据分析有助于更好地理解数据，理解人工智能，入门人工智能。随着人工智能的兴起，未来不可避免会对各行各业带来一些颠覆性的改变。
数据分析也一样，所以部分的基础数据分析岗位会被替代是在所难免。但数据分析依然值得投入去学习。为什么？因为前面已经说了，学习数据分析可以帮助更好地入门人工智能，更好地做出决策。所以掌握数据分析的能力在未来依然很重要。
