有哪些好的数据分析、大数据、数据挖掘的网站或数据学习网站
- 锐意学习网
- 2024-03-10 11:33:19
很多朋友对于有哪些好的数据分析、大数据、数据挖掘的网站或数据学习网站和数据分析网站不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！好用的数据分析软件基本上离不开这两点：轻松对接任意数据源、一键做分析。
⒈SpeedBI数据分析云就是典型的在线数据分析软件，通过在线体验得知，我们不仅可一键上传数据源，更能一键作分析，整个分析过程流畅，基本上只需简单点击、拖拉拽就能快速制作一份个性的数据可视化分析报表。
⒉轻松对接任意数据源。
⒊SpeedBI数据分析云上有很多预设的数据源类型，基本覆盖市面上常见的数据源类型。
⒋用户打开SpeedBI数据分析云后，点击选择相应的数据源类型，通过拖拉拽或者是点击选择的方式就能快速上传数据。
⒌一键做分析。
⒍SpeedBI数据分析云平台上有大量智能分析功能，操作简单，基本上遵循着点击就能应用的规则。
⒎如报表设计页面上常用的一键应用可视化图表、一键汇总或设置行维度等。
⒏除了这些基础性操作外，SpeedBI数据分析云还将一些使用频率高的数据运算分析统一预设为运算模型，用户从列表中一键点击就能直接应用，系统将自动调出所需的目标数据并完成运算分析。
⒐甚至于SpeedBI数据分析云准备了两大板块，专用于为用户提供主题多样、设计个性的数据可视化分析报表模板。
⒑用户通过这些模板搜索目标模板后一键下载应用，只需替换数据源就能轻松获得一张数据可视化分析报表。
⒒由于该功能同样支持用户上传报表模板，因此也常被用作存储个人数据分析报表模板的作用。
⒓不少用户都选择将常用分析报表上传为模板，需要一键下载应用、替换个数据源就能完成分析。
⒔这种可轻松对接数据源、一键做分析的数据分析软件不仅在报表制作、数据分析上操作简单，甚至能实现任意终端、任意浏览者的自助式分析。
⒕没有终端限制的自助式分析。
⒖不管大屏、电脑屏还是手机屏，用户从中打开报表后就能通过点击的方式自由切换汇总、行维度、运算分析模型，甚至还能自行筛选数据做分析，又或者是针对特定数据进行多图表联动分析。
⒗SpeedBI数据分析云就像是提供了一个分析报表框架，用户可以自由搭配分析内容，决定分析方向。
⒘SpeedBI数据分析云是一款难得的可免费在线使用的数据分析软件，可直接从浏览器中打开登录，报表制作完成后将生成链接地址或二维码，只需将链接地址或二维码发送给同事，即可完成分析报表分享。
⒙对方直接打开即可展开自助式数据分析。
⒚近几年，大数据一直是IT界很看好的一个范畴。
⒛甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视，因为历史数据的积累与整合，可以引导企业的发展。
当今，数据的价值远远高于人类所想象的。
数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。
大数据分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析以及探索性分析。
描述性分析就是对现有的数据做出结论分析，描述数据的变化，通常用到的分析工具就是常用的Excel表格，通过各种函数对数据的处理，清洗。
但Excel的操作比较多，很多操作都会重复与复杂性。
所以现在很多数据分析行内人都会使用Python。
描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库，缩短的处理数据的时间。
预测性分析可以直接以人工智能来解释了，现在的智能机器人给种各样，讲话如人类一样，思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的方式训练。
而且预测性分析可应用的范围很大，这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势，引导或对预测的结果作出分析。
比如自然变化的未来预测（天气预测、地质灾害预测等），社会经济水平预测，项目未来发展预测等等。
用到的语言也是Python，对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。
探索性分析是在描述分析的基础上对数据做出更深更容易让人明白的方式分析，通过可视化的方式将数据做成图形，进的对数据变化的查看和分布规律，从而更好总结与理解。
在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn。
很多金融行业都是用这种类型进行分析。
所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以一下几种方式：数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解。
Pyhton语言学习：可找海外大学的的免费线上课程，比如斯坦福大学的都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要。
参加线上的比赛：阿里天池、SODA、Kaggle、DataScienceChallenge/Competition、DataFountain、数据嗨客。
参加比赛有助于数据分析与编程能力，而且比赛赢了还有奖金。
还有一些网站：数据分析精选：https://www.afenxi.com/。
统计论坛。
数据圈。
菜鸟教程：http://www.runoob.com/。
大学MOOC学院：http://www.icourse1org/。
易百教程：http://www.yiibai.com/。
CSDN社区：http://www.csdn.net/。
慕课网：http://www.imooc.com/。
W3Cschoolhttps://www.w3cschool.cn/r/。
大数据http://www.bigdatas.cn/forum.php。
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