【完结8章】构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目

【完结8章】构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步骤： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散布图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。 过程改进 数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： ①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； ②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； ③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； ④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； ⑤数据分析所需资源是否得到保障。 时间序列分析是一种研究随时间变化而产生的数据的统计方法。时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点，通常是等间隔采集的观测结果。这些数据点可以用来分析时间的趋势、周期性、季节性和其他可能的模式。 空间数据分析是一种专注于处理和分析与地理位置相关的数据的方法。这类数据包括地理信息、地理坐标、地形地貌等，通常以空间对象和它们在地球表面上的位置为基础。空间数据分析的目标是揭示地理空间中的模式、趋势和关联关系，从而帮助我们更好地理解地理现象、做出决策和规划。