数据分析师培训机构推荐的数据分析书籍_光环大数据培训
R为什么比Excel更适合做数据分析_光环大数据培训
R为什么比Excel更适合做数据分析_光环大数据培训我从事数据分析工作已经有十年之久。
最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。
当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。
三年前，我开始接触到 R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。
后来我开始琢磨如何使用。
现在我基本不怎么使用 Excel 了。
这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R 更胜任这项任务。
下面来说说为什么 R 更适合数据分析。
这两款工具的使用方法截然不同。
使用 Excel 时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。
因此 Excel 非常便于使用（熟能生巧），但是用 Excel 处理数据非常费时，而且如果接手一个新项目，你必须单调地重复这些流程。
使用 R 时，则通过代码完成所有操作。
你把数据载入内存，然后运行脚本来研究并处理数据。
这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。
我认为，从概念上来说，R 更便于使用。
如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。
而使用 R 时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。
如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。
我觉得这样更便于关注手头的任务。
完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。
你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。
这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。
借助R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。
因为所有数据都是通过代码进行处理和研究，因此对新的数据集执行相同的操作也就轻而易举了。
使用Excel 时，大多数操作都是通过鼠标点击实现，虽然用户体验不错，但对新的数据重复操作却非常费时而枯燥。
而 R 只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。
实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。
使用 Excel 时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。
光环大数据培训怎么样_武汉光环大数据培训机构
光环大数据培训怎么样_武汉光环大数据培训机构光环大数据培训怎么样？与阿里云推出的AI智客计划什么时候开班？近年来随着大数据时代的到来，大数据越来越火热，来光环大数据参加大数据培训的人也越来越多了，但仍然无法满足市场对大数据人才的大量需求。
现实生活中，我们每一天都在跟大数据打交道，比如你开启了网购，你随意输入点什么进入网站，那么相应的商品就会出来一堆又一堆，这些都是怎么实现的呢?离不开大数据对你喜爱的总结，很多人都感受着大数据带给我们的魅力，近年来，大数据也上演着越来越重要的角色。
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互联网的发展在未来是一个必然，也是很多朋友们都需要的。
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大数据在互联网发展中起到了很好的指引作用。
这也是很多企业选择大数据人才的原因。
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大数据与数据分析书籍推荐清单
大数据与数据分析书籍推荐清单在当今信息爆炸的时代，大数据和数据分析成为了重要的关键词。
无论是企业决策还是个人管理，都需要有效地利用大数据和进行数据分析来获取有意义的信息。
然而，对于初学者而言，选择合适的教材来学习和实践大数据和数据分析是一项具有挑战性的任务。
在这篇文章中，我将向大家推荐几本优秀的大数据与数据分析书籍，希望能够为你们的学习提供指导和启迪。
1. 《数据科学与大数据分析》- 弗朗西斯科·卫斯顿（Francisco Proenza）这本书以数据科学和大数据分析为核心内容，系统地介绍了数据科学的基础知识、方法和工具。
作者通过丰富的案例和实践操作，让读者可以真正地理解和应用数据科学的方法和技术。
书中还包含了数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等重要内容，对于想要全面了解数据科学和大数据分析的读者来说，是一本不可多得的好书。
2. 《Python数据分析实战》- 苏菲亚·维塞图奇（Sophia Viklund）Python是数据分析领域最受欢迎的编程语言之一，其强大的科学计算库和数据处理能力使得Python成为了数据分析师的首选工具。
这本书通过具体的案例和练习，引导读者从零开始学习Python数据分析的基本技能。
从数据清洗、特征抽取到建模和可视化，作者囊括了Python数据分析的方方面面。
无论是初学者还是有一定经验的读者，都能从中获得实用的经验和技巧。
3. 《Hadoop权威指南》- 汤姆·怀特、查克·拉姆尔（Tom White, Chuck Lam）Hadoop作为大数据处理的核心框架，为我们处理大规模数据提供了强大的工具和能力。
这本书从理论到实践，全面介绍了Hadoop的原理、架构和应用。
通过实用的案例和操作，读者可以深入了解Hadoop的各项组件和功能，掌握大规模数据处理的技能。
无论是想要了解Hadoop的研究人员还是希望应用Hadoop进行数据分析的实践者，这本书都是必备的权威指南。
数据质量的好坏决定数据挖掘项目的成败_光环大数据培训
数据质量的好坏决定数据挖掘项目的成败_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，实现一个数据分析项目最具挑战的方面有哪些呢？David Nettleton：这要视情况而定。
随着项目的推进，有些我们原本预计很容易的事情会变得异常困难，而其他我们本以为很困难的东西则会变得容易。
项目的首要步骤就是要定义一个或多个业务目标。
这样项目就会进行的很快很顺利，否则则会事倍功半。
然后，有必要通过集体讨论选出最可行的目标。
接下来需要评估可行性，它与数据的可用性相关联。
获取，过滤并准备正确的数据通常是一个关键步骤。
项目成员可能会发现直接进行数据分析要比例行的准备和验证数据工作来的更加有趣。
准备数据是决定后期分析和挖掘阶段成功与否的关键环节。
我们可能会发现所需的数据变量并不存在，但我们必须要获得这些变量。
有时虽然有一些关键变量，但是数据是错误的或是以不正确的格式存在的。
另外一个有问题的步骤就是部署。
我们需要确定如何在业务流程中应用我们的分析结果。
Q：项目人员如何做才能实现项目的成功？什么样的技能才是有用的？Nettleton: 现在需要既了解IT又了解业务的复合型人才。
项目还需要熟悉数据工作的人。
另外，之前在此类项目上的经验很显然是一项优势。
至于项目流程，最初一个营销或业务经理可能会提出一个或多个业务目标。
接下来，IT经理会列出一张所需数据的初始清单来满足每个业务目标，然后会审查公司数据库来判断当前状态数据是否可用。
有了正确的数据之后，我们还需要与一个熟练使用选择数据分析和挖掘工具的分析师协同工作。
Q：有没有能够分析大量数据的工具？Nettleton: 这要取决于业务目标。
一项关于离群值的研究显示，比如在欺诈检查上，可能会需要对所有可用数据进行详尽处理以捕捉异常。
如果我们想要将客户进行细分，我们为了做到这点需要所有的客户么？答案是否定的，只要我们能够从完整数据集中提取出具有代表性的抽样即可。
大数据也意味着专业软件，例如Hadoop，还有专业硬件，例如服务器集群。
大数据培训完一般可以做哪些工作_光环大数据培训
大数据培训完一般可以做哪些工作_光环大数据培训大数据培训完一般可以做哪些工作? 大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。
大数据培训完一般可以做哪些工作？大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。
大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位。
1、Hadoop开发工程师Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。
2、数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。
总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。
有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark 相结合。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
LDA 线性判别分析_光环大数据培训
LDA 线性判别分析_光环大数据培训1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。
也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。
基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。
LDA与前面介绍过的PCA都是常用的降维技术。
PCA主要是从特征的协方差角度，去找到比较好的投影方式。
LDA更多的是考虑了标注，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑。
下面给出一个例子，说明LDA的目标。
可以看到两个类别，一个绿色类别，一个红色类别。
左图是两个类别的原始数据，现在要求将数据从二维降维到一维。
直接投影到x1轴或者x2轴，不同类别之间会有重复，导致分类效果下降。
右图映射到的直线就是用LDA方法计算得到的，可以看到，红色类别和绿色类别在映射之后之间的距离是最大的，而且每个类别内部点的离散程度是最小的（或者说聚集程度是最大的）。
这里还有一个LDA的例子：下图是一个LDA和PCA区别的例子：两个类别，class1的点都是圆圈，class2的点都是十字。
图中有两条直线，斜率在1左右的这条直线是PCA选择的映射直线，斜率在 -1左右的这条直线是LDA选择的映射直线。
其余不在这两条直线上的点是原始数据点。
可以看到由于LDA考虑了“类别”这个信息（即标注），映射后，可以很好的将class1和class2的点区分开。
2. LDA的一些说明第一，降维后的维度是多少？PCA降维是直接和数据维度相关的，比如原始数据是n维的，那么PCA 后，可以任意选取1维、2维，一直到n维都行（当然是对应特征值大的那些）。
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心光环大数据培训机构了解到，逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。
在过去，我们一直非常强调因果关系，一方面是因为我们常常是先有原因，再有结果，另一方面是因为如果我们找不出原因，常常会觉得结果不是非常可信。
而大数据时代，大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。
以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放，从三个不同的角度了解大数据思维的核心。
大数据与药品研发：寻找特效药的方法比如在过去，现代医学里新药的研制，就是典型的利用因果关系解决问题的例子。
青霉素的发明过程就非常具有代表性。
首先，在19世纪中期，奥匈帝国的塞麦尔维斯(Ignaz Philipp Semmelweis，1818—1865)a、法国的巴斯德等人发现微生物细菌会导致很多疾病，因此人们很容易想到杀死细菌就能治好疾病，这就是因果关系。
不过，后来弗莱明等人发现，把消毒剂涂抹在伤员伤口上并不管用，因此就要寻找能够从人体内杀菌的物质。
最终在1928年弗莱明发现了青霉素，但是他不知道青霉素杀菌的原理。
而牛津大学的科学家钱恩和亚伯拉罕搞清楚了青霉素中的一种物质—青霉烷—能够破坏细菌的细胞壁，才算搞清楚青霉素有效性的原因，到这时青霉素治疗疾病的因果关系才算完全找到，这时已经是1943年，离赛麦尔维斯发现细菌致病已经过去近一个世纪。
两年之后，女科学家多萝西·霍奇金(Dorothy Hodgkin)搞清楚了青霉烷的分子结构，并因此获得了诺贝尔奖，这样到了1957年终于可以人工合成青霉素。
当然，搞清楚青霉烷的分子结构，有利于人类通过改进它来发明新的抗生素，亚伯拉罕就因此而发明了头孢类抗生素。
在整个青霉素和其他抗生素的发明过程中，人类就是不断地分析原因，然后寻找答案(结果)。
当然，通过这种因果关系找到的答案非常让人信服。
其他新药的研制过程和青霉素很类似，科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物质，然后合成新药。
光环大数据培训_光环国际数据分析培训怎么样
光环大数据培训_光环国际数据分析培训怎么样光环国际数据分析培训怎么样？大数据时代，大数据发展的如火如荼，随着越来越多数据的产生，数据分析的作用就尤为重要了，在企业中数据分析对企业决策起着非常大的作用，参加数据分析培训是成功快速转行高薪岗位的捷径。
光环国际数据分析培训怎么样？光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
光环大数据讲师均为实战专家，具备10年以上软件开发培训经验，五年以上大数据实战经验，行业口碑好。
比如，杨老师，是前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。
光环大数据只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
光环大数据，理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能展望2018年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。
大数据时代，数据分析培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
大数据技术基础比较好的书籍
大数据技术基础比较好的书籍
1.《Hadoop权威指南》：该书详细介绍了Hadoop的相关知识和应用，是Hadoop入门的好教材。
2. 《Spark快速大数据分析》：该书介绍了Spark的相关知识和应用，具有很高的实用性。
3. 《大数据处理：机器学习与数据科学》：该书介绍了大数据处理和机器学习的相关知识，适合初学者和高级用户。
4. 《数据仓库工具箱》：该书详细介绍了数据仓库的相关知识和应用，包括ETL、OLAP、数据挖掘等方面。
5. 《大数据时代》：该书从大数据时代的背景、技术、应用等方面进行了全面的介绍，是了解大数据时代的好入门书籍。
6. 《大数据与云计算技术》：该书介绍了大数据和云计算的相关知识和应用，是了解云计算和大数据的好教材。
7. 《数据挖掘导论》：该书详细介绍了数据挖掘的基础知识和应用，包括分类、聚类、关联规则等方面。
8. 《NoSQL数据库技术与应用》：该书介绍了NoSQL数据库的相关知识和应用，适合想了解和应用NoSQL数据库的用户。
9. 《R语言实战：数据分析与数据挖掘》：该书介绍了R语言的相关知识和应用，适合初学者和高级用户。
10. 《Python数据科学入门》：该书介绍了Python语言的数据科学应用，包括数据分析、数据挖掘等方面，适合初学者和高级用户。
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光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘
光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。
Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。
它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。
关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。
如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。
为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。
比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。
光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚
光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚光环大数据培训了解到，10月22日，上海社会科学界第十五届学术年会智库专场“精准聚焦大数据时代国际人才集聚”学术研讨会在复旦大学召开，会议由上海社会科学界联合会主办，复旦大学管理学院和国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”课题组承办。
复旦大学文科科研处处长陈玉刚、复旦大学管理学院企业管理系系主任苏勇参加开幕式并致辞。
国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”首席专家、复旦大学管理学院教授姚凯主持会议并作专题发言。
从国家竞争优势的高度谋划人才集聚战略在日趋激烈的国际人才竞争中如何实现广聚天下人才而用之的宏伟蓝图?姚凯认为，中国需要充分把握大数据时代的特点，从国家竞争优势的高度出发谋划国际人才集聚战略。
我们需要对我国主要的竞争国家在大数据时代下的国际人才集聚现状、影响因素、集聚模式和国别竞争优势进行宏观、中观和微观国际比较，从而找出中国人才集聚及其效应的问题和差距，通过建立国家和国际人才集聚重要节点城市的国际人才集聚竞争优势指数体系，为中国制定大数据时代国际人才集聚战略及对策提供国际借鉴。
同时，姚凯强调，大数据技术正在对传统人力资源管理和人才管理的职能和价值链产生深刻而革命性的变革，要充分采用大数据技术重新科学设计国际人才预测、分析、引导、管理、服务和激励的新机制，研究大数据时代国际人才在全球城市网络中集聚的新载体和新方式，重视国际人才动态集聚、虚拟集聚等新趋势，对接中国建立创新型国家和上海建设全球有影响力的科创中心战略，建立起有利于国际人才集聚的新的体制机制和生态系统。
姚凯建议在上海率先建立起全球性的国际人才集聚大数据中心和人才库。
中国人才学会副会长沈荣华认为，国际人才集聚必须适应中国参与全球化的发展进程，实行三大转变：其一要从引进国内人才为主转到引进国外人才为主;其二要从引进国外一般人才为主转到引进国外高层次人才为主;其三要从只注重引进人才转到营造良好的人才国际环境，实现由劳动力集聚到人才集聚再到国际人才集聚，当好国际人才集聚的引领者。
数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训
数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观上面我介绍了：“道”指的是价值观，即如何看待数据分析的价值。
要想真正吃透这一点，必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
数据分析的价值观（一）数据分析的价值认同做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面，企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
（二）数据分析的工作定位做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在LinkedIn那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
数据分析的EOI框架当时我们还采用了一套EOI的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
优秀的可视化分析案例_光环大数据培训
优秀的可视化分析案例_光环大数据培训数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
数据是非常强大的。
当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。
通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。
必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
谈谈数据可视化。
人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
但是，并非所有的数据可视化是平等的。
（点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思）那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
什么是数据可视化?数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。
用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。
几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。
交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
感到兴奋了吗?让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。
交互数据可视化的实例1)为什么会有“巴士群”现象这里有一个关于复杂数据集的很好的例子，它看起来感觉像一个游戏。
在这个例子里，Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的，即，当一辆巴士被延迟，就会导致多辆巴士在同一时间到站。
只用数字讲述这个故事是非常困难的，所以取而代之的是，他们把它变成一个互动游戏。
当巴士沿着路线旋转时，我们可以点击并按住一个按钮来使巴士延迟。
然后，我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。
大数据分析培训_ MTU的传输的三种方法_光环大数据培训
大数据分析培训_MTU的传输的三种方法_光环大数据培训最大传输单元(Maximum Transmission Unit，MTU)是指一种通信协议的某一层上面所能通过的最大数据报巨细(以字节为单位)。
最大传输单元这个参数通常与通信接口有关(网络接口卡、串口等)。
因特网协议允许IP分片，这样就能够将数据报分红满足小的片段以通过那些最大传输单元小于该数据报原始巨细的链路了。
这一分片过程发作在IP层(OSI模型的第三层，即网络层)，它运用的是将分组发送到链路上的网络接口的最大传输单元的值。
原始分组的分片都被加上了符号，这样意图主机的IP层就能将分组重组成原始的数据报了。
在因特网协议中，一条因特网传输途径的“途径最大传输单元”被界说为从源地址到意图地址所通过“途径”上的所有IP跳的最大传输单元的最小值。
或许从别的一个视点来看，就是无需进一步分片就能穿过这条“途径”的最大传输单元的最大值。
RFC 1191描述了“途径最大传输单元发现办法”，这是一种断定两个IP主机之间途径最大传输单元的技能，其意图是为了防止IP分片。
在这项技能中，源地址将数据报的DF(Don't Fragment，不要分片)方位位，再逐步增大发送的数据报的巨细——途径上任何需求将分组进行分片的设备都会将这种数据报丢掉并回来一个“数据报过大”的ICMP呼应到源地址——这样，源主机就“学习”到了不必进行分片就能通过这条途径的最大的最大传输单元了。
不幸的是，越来越多的网络封杀了ICMP的传输(譬如说为了防备DOS进犯)——这使得途径最大传输单元发现办法不能正常作业，其常见体现就是一个衔接在低数据流量的状况下能够正常作业，但一旦有很多数据一起发送，就会立即挂起(例如在运用IRC的时分，客户会发现在发送了一个制止IP欺骗的ping之后就得不到任何呼应了，这是由于该衔接被很多的欢迎音讯阻塞了)。
并且，在一个运用因特网协议的网络中，从源地址到意图地址的“途径”常常会为了呼应各式各样的事情(负载均衡、拥塞、断电等等)而被动态地修正——这可能导致途径最大传输单元在传输过程中发作改动——有时乃至是重复的改动。
大数据专业名词解释_光环大数据培训
大数据专业名词解释_光环大数据培训01算法(Algorithm)算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。
那么，「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢?要知道，尽管算法这个词是一个统称，但是在这个流行大数据分析的时代，算法也经常被提及且变得越发流行。
02分析(Analyticsanalyze)让我们试想一个很可能发生的情况，你的信用卡公司给你发了封记录着你全年卡内资金转账情况的邮件，如果这个时候你拿着这张单子，开始认真研究你在食品、衣物、娱乐等方面消费情况的百分比会怎样?你正在进行分析工作，你在从你原始的数据(这些数据可以帮助你为来年自己的消费情况作出决定)中挖掘有用的信息。
那么，如果你以类似的方法在推特和脸书上对整个城市人们发的帖子进行处理会如何呢?在这种情况下，我们就可以称之为大数据分析。
所谓大数据分析，就是对大量数据进行推理并从中道出有用的信息。
以下有三种不同类型的分析方法，现在我们来对它们分别进行梳理。
03描述性分析法(DescriptiveAnalytics)如果你只说出自己去年信用卡消费情况为：食品方面25%、衣物方面35%、娱乐方面20%、剩下20%为杂项开支，那么这种分析方法被称为描述性分析法。
当然，你也可以找出更多细节。
04预测性分析法(PredictiveAnalytics)如果你对过去5年信用卡消费的历史进行了分析，发现每年的消费情况基本上呈现一个连续变化的趋势，那么在这种情况下你就可以高概率预测出：来年的消费状态应该和以往是类似的。
这不是说我们在预测未来，而是应该理解为，我们在「用概率预测」可能发生什么事情。
在大数据的预测分析中，数据科学家可能会使用先进的技术，如机器学习，和先进的统计学处理方法(这部分后面我们会谈到)来预测天气情况、经济变化等等。
05规范性分析(PrescriptiveAnalytics)这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。
假如你想找出自己的哪类消费(如食品、娱乐、衣物等等)可以对整体消费产生巨大影响，那么基于预测性分析(PredictiveAnalytics)的规范性分析法通过引入「动态指标(action)」(如减少食品或衣物或娱乐)以及对由此产生的结果进行分析来规定一个可以降低你整体开销的最佳消费项。
大数据培训公司 光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护
大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。
然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。
信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。
由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。
一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。
同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。
数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。
如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。
在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。
光环大数据培训_大数据经典案例与谬误
光环大数据培训_大数据经典案例与谬误光环大数据培训机构，1 纸牌屋案例提到大数据在互联网视频领域的商业应用，业界曾经流传着这样一个谎言——通过分析3000万北美用户观看视频的行为数据，发现凯文.斯派西、大卫.芬奇和英剧《纸牌屋》3个关键词的受众存在交集，由此预测将三种元素结合在一起的片子将会大火特火，因此成功推出这部剧集。
事实上，翻拍英剧《纸牌屋》的创意来自制片方MRC公司。
当时这家电影公司正准备转型拍摄电视剧，并打算用自己手里积攒的电影资源大干一场，碰巧公司的一位实习生在飞机上看了这部英国旧剧集。
也就是说，促使《纸牌屋》诞生的决定性因素根本就不是“大数据”，而是影视圈里永恒的关键词——“资金”和“人脉”。
2 啤酒尿布案例“啤酒与尿布”案例是大数据营销的一个神话，据媒体称是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例。
根据大数据发现的相关性，沃尔玛决定把尿布和啤酒摆在一起出售，这个奇怪的举措使尿布和啤酒的销量双双增加。
按理说，这个了不起的发现应该给所有超市带来启示，大家都应纷纷效仿才对，可实际上，如果我们到超市去认真观察一下，就会发现根本没有类似的物品摆放，相近的都很少。
追溯这宗噱头十足的新闻的根源，调查者已经证明，这个江湖传说只是数据分析公司的经理人虚构出来的故事。
3 怀孕的女高中生案例一个更为耸动的大数据案例是“怀孕的女高中生”。
据说Target百货公司通过大数据模型建立“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠产品的广告寄发给顾客。
《纽约时报》甚至报道了Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他的高中生女儿怀孕了。
但在这个成功的营销事件的背后，是这些优惠广告只是随机的发送给用户，其中大量收到优惠广告的妇女并非孕妇，当然她们只是把广告扔进垃圾桶，不会为此闹上门找Target公司理论。
检视另外一些著名的大数据案例案例，我们已经知道波士顿市“颠簸的街道”项目失败了，谷歌流感趋势预测也失败了。
大数据经典手册_光环大数据培训
大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册，大数据学习不是一朝一夕就能完成的，最重要的就是要坚持，同时也要好学。
如果学习自控能力不足，还是早点报大数据培训班吧。
给大家介绍一下学习大数据的步骤。
1. 理解数据：单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的，也容易让人误解。
数据需要有具体的背景才能说明问题。
数据就像是一种颜色，需要有一个具体的外观才能证明它的存在。
以红色为例，它需要一些具体的外观才能让我们看到，比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。
同理，数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。
我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。
你需要与你的数据建立亲密的关系，你需要彻底地了解它。
问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。
我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是：对底层数据的控制力。
当全世界在使用统计图表讨论这些数据时，我们是那些回家体验数据的人，让它融入我们的日常生活，这些数据的价值、细节和增值，是我们不能在其它地方找到的。
对于其它的项目和客户，我们也是同样对待的。
2. 理解数据科学家：不幸的是，“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。
有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家；有人认为他们仅仅是统计学家；少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人；还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。
甚至于，某些人眼中的可视化控制面板，在另一些人看来只是永无止境的ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）过程。
在我看来，数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解，比数据生成者少一点对数据的理解的人，而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。
大数据方面的书籍
大数据方面的书籍
大数据是当代信息技术的一大热点领域，越来越多的人开始关注和研究它。
如果您也想进一步了解大数据，掌握相关知识和技能，那么以下这些书籍可能会对您有所帮助：
1.《大数据时代》：这本书是业界著名的大数据专家维克托迈尔舍恩伯格所著，通过深入浅出的方式，介绍了大数据的基本概念、应用场景、技术架构等方面的内容。
2.《Hadoop权威指南》：Hadoop是当前比较流行的大数据处理框架之一，这本书就是一本Hadoop的权威指南，详细介绍了Hadoop的基本原理、架构设计、应用实践等方面的内容。
3.《Spark快速数据处理》：Spark是目前最流行的大数据处理引擎之一，这本书则是一本Spark的实用指南，介绍了Spark的基本原理、API使用、应用案例等方面的内容。
4.《数据挖掘导论》：数据挖掘是大数据领域中的一个重要分支，这本书是一本数据挖掘的导论，介绍了数据挖掘的基本理论、方法、应用等方面的内容。
5.《大数据处理与分析》：这本书是由清华大学计算机系教授张涛主编，介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术、工具等方面的内容，适合初学者和从业人员阅读。
当然，以上这些书籍只是大数据领域中的冰山一角，如果您想深入了解大数据，还需要不断学习和实践，才能真正掌握它。
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数据分析师培训机构推荐的数据分析书籍_光环大数据培训
数据分析常用方法_光环大数据培训机构，好的开始是成功的一半：小白入门，浅显易懂，快乐学习！
l 《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇》
l 《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇》
知名度很高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。
学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。
l 《深入浅出数据分析》
以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧。
l 《从1开始：数据分析师成长之路》
从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。
l 《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》
通过“问、拆、解、谋”四步，配合完整实例和典故，详解了数源思维如何帮助企业市场、产品、运营等业务管理者建立或提升数据导向的业务问题解决能力，如何帮助战略规划或中高层管理者提升数据导向的战略分析能力。
l 《大数据思维——从掷骰子到纸牌屋》
读者不需要任何统计学知识，也没必要掌握复杂的公式与算法，在通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。
l 《大数据的互联网思维》
对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。
给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。
通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。
l 《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》
本书从如何使用大数据的角度入手，给出了一套详细且可行的分析框架，以简明扼要的方式教会我们如何从庞杂的数据中生成一个完整的解决方案。
尤为重要的是，该书深刻地揭示了大数据分析所需要的智能化思维方式，对企业的科学决策有着至关重要的作用，同时对政府和学者掌握大数据技术有着非常好的指导意义。
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