python三维建模 打算用Python做毕业设计，可以做哪些方面的？

打算用Python做毕业设计，可以做哪些方面的？

现在人工智能和大数据很流行，Python在这些方面的功能更强大。

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想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还有一定的难度，但只要通过系统的学习过程，大多数人都能掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心不是编程语言，而是算法设计。无论是统计分析还是机器学习分析，算法设计都是数据分析的核心。因此，数据分析必须有一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学比较薄弱，也可以完成一些基础数据分析任务。例如，Bi工具可以完成大量的企业级数据分析任务。

使用Python语言实现数据分析是大数据领域的常用解决方案。利用Python实现基于机器学习的数据分析需要经过数据采集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用等多个步骤。通常需要掌握一些常用的机器学习算法，包括KNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，用Python来完成这些算法比较方便，因为Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等库都会提供强大的支持。让我们以Matplotlib中的一个简单示例为例：

因为Python语言的语法相对简单，所以学习Python的过程相对容易。难点在于算法的学习。如何在不同的场景下选择不同的算法是关键问题。此外，学习数据分析通常需要对行业知识有一定的了解。不同行业对数据分析维度的要求不同，这些知识需要在工作中积累。在工业互联网发展的背景下，行业知识显得尤为重要。

不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？

答案是肯定的，肯定的。大专有什么问题？不要限制自己。

如果你想去互联网行业，先把自己打包，因为互联网还是很重视教育的；但是如果你想去传统行业先做，也是一个好办法。

你说你不能编程，所以完全可以。事实上，即使你会编程，你也不会在实际工作中使用它。很少有人真正使用Python进行数据分析。他们可以对其进行建模并在业务上加以利用。

为什么企业需要数据分析师？试想一个跨部门拥有海量数据的企业，如何提取有效的数据，并将数据转化为清晰的图表，呈现给管理者进行决策？这是需要数据分析师的地方。

分析师玩数据库，建立数据仓库，使用Bi可视化工具获取全局数据视图，分析过去的性能，了解当前的问题并预测企业的未来发展，并将最终结果呈现给企业管理者以辅助决策。

分析师需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查询能力直接决定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因为有不同的改进方法，比如ETL开发、数据仓库开发、报表等等，但是首先要通过这一行的门槛，那就是SQL。

DW（数据仓库）提高了我们的查询能力，确保了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。

以finebi为例，它不仅可以拖放形成图表，还可以连接各种数据源，进行数据转换、清洗、建模、发布和共享。！EXCEL其实是很好做的基础，特别是对于金融公司来说。

统计建模和机器学习建模，有什么区别？

统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器学习建模也是基于统计的，但它侧重于对未知现象或数据的预测，对数据的大小有一定的要求。

统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。

机器学习建模是指利用机器学习算法进行建模。常用的机器学习算法有：k近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和r，具体如下图所示。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。

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