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mysql数据分析

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mysql数据分析相关知识

数据分析之SQL入门
前言作为数据分析师只会python是远远不够的，连面试都应付不过去一线互联网公司都会考察数据分析基本功，取数所以今天来学习一下SQL从MySQL安装，到SQL基本原理，到SQL基本语句，以及代码练习目录01 环境02 操作BUG锦集03 数据库最小必要知识04 SQL基本语句05 练习题01 环境MacMySQL + Sequel Pro(可视化工具)02 操作BUG锦集Sequel Pro安装后连接数据库报错MySQL said: Authentication plugin 'caching_sha2_password' cannot be loaded: dlopen(/usr/local/lib/plugin/caching_sha2_password.so, 2): image not found解决办法：找到mysql，点击Initialize DatabaseM
如何快速掌握数据分析与数据挖掘？
做数据分析最重要的还是本身的逻辑能力和是否有统计学的基础。数据分析师需要什么技能：数据分析技能、统计学基础、计算机技能、设计／审美、商业理论、管理学、市场营销、销售、宏观经济学这里就先推荐一些入门类的书籍吧。1、统计基础（《深入浅出统计学》、《商务与经济统计（第12版）》）2、分析理论和Excel（《谁说菜鸟不会数据分析》）3、SQL（《SQL必知必会》还有MySQL的官方教程）4、Python）随便一本入门教材 + 《利用Python进行数据分析》、《Python科学计算》5、R语言技能（《Learning R》、《R语言实战》）需要用到的工具／软件：数据库软件：SQL server；mysql；access；Hadoop；hive数据分析&挖掘软件：excel；spss；modeler；Matlab；SAS；R语言；python数据可视化：power BI；tableau然后说说数据分析这个行业的发展前景：2016年互联网广告的交易金额是5910亿, 足够每年买下15个JP Morgan，交易量
数据分析第一篇：数据质量分析（值分析）
数据质量通常是指数据值的质量，包括准确性、完整性和一致性。数据的准确性是指数据不包含错误或异常值、完整性是指数据不包含缺失值、一致性是数据在各个数据源中都是相同的。广义的数据质量还包括数据整体的有效性，例如，数据整体是否是可信的、数据的取样是否合理等。本文的数据质量分析，是指对原始数据值的质量进行分析，以检查数据的质量。没有可信的数据，数据分析将是空中楼阁，因此，数据分析的前提就是要保证数据质量是可信的。数据质量分析的主要任务是检测原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据，脏数据一般包括：缺失值异常值（离群点）不一致的值内容未知的值通常情况下，原始数据中都会存在不完整（有缺失值）、不一致、数据异常等问题，这些脏数据会降低数据的质量，影响数据分析的结果，因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗、集成、转换等处理，以提高数据的质量。对于内容未知和不一致的数据，通常需要人工识别，进而才能确定处理方法，本文重点介绍缺失值和异常值的分析方法。一，缺失值分析数据的缺失一般是
数据分析基础—7 数据分析报告
        数据分析报告作为数据分析项目的最后一个环节，是对整个分析过程做一个完整的总结。它要求将所有的数据化繁为简形成明确的结论和建议，为管理者进一步决策提供帮助。        什么是数据分析报告        数据分析报告是一种常用的分析应用文体，它是数据分析项目的目的、方法、过程、结论以及可行性建议等内容的完整展示，是数据背后真实的业务水平的客观体现，是管理者做出科学、严谨决策的依据。        数据分析报告的分类        数据分析的过程中，不同的分析目的，所要撰写的报告类型也不相同，常用的数据分析报告有以下四种