数据分析中常用的建模方法 数学建模的十大算法？
数学建模的十大算法？
01、蒙特卡罗算法
02、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
03、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划问题。
04、图论算法
05、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
06.最优化理论的三种经典算法:模拟退火法、神经网络和遗传算法。
07、网格算法和穷举法
08、一些连续离散化方法
09、数值分析算法
10、图像处理算法
数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？
数据分析不仅可以通过对真实数据的分析发现问题，还可以通过经济学原理建立数学模型，分析投资或其他决策的可行性，预测未来收益和风险，为做出科学合理的决策提供依据。
数据分析用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变凭印象和感觉做决策的不科学状况，客观地掌握工作中的突出问题，使这些问题无可争议地反映在我们面前，促使人们努力提高水平，改正错误。数据分析提高了工作效率，增强了科学管理。
我们收集数据，做报告，是信息采集，信息加工，信息整合；结论是我们需要输出的信息的描述，也就是我们需要告诉别人信息是什么；因为信息很多，所以需要整理，也因为整理，所以需要提取有用的信息。
一个优秀的数据分析专家需要具备以下能力:
1.业务能力。数据分析不是简单的数据统计和显示。它有一个重要的前提，就是需要懂业务，包括行业知识，公司业务和流程，最好有自己独到的见解。数据分析的目的是通过研究数据来实现转型和成长。如果脱离行业背景和公司业务内容，数据分析只是一堆毫无价值的数据图表。
2.管理能力。一方面，数据分析师需要搭建数据分析框架，确定统一的业务指标。另一方面，要根据数据分析的结论研究根本原因，为下一步的工作目标做出指导性的计划。
3.分析能力。数据分析师必须掌握一些有效的数据分析方法，并结合自己的工作实际灵活运用。数据分析师常用的数据分析方法有:对比分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法包括:相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。
4.使用工具的能力。数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越复杂的数据，数据分析师必须掌握相应的工具来收集和清理这些数据。清洗、分析和处理，以快速准确地获得最终结果。常用的工具有:EXCEL、SQL、Python、R、BI等。
5.设计能力。是指利用图表和图形，清晰明了地展现数据分析师的观点，使分析结果一目了然。图表设计是一个大问题。如何选择图形，如何设计版面，如何搭配颜色等。都需要掌握一定的设计原则。
如果你自学能力很强，可以参考网上推荐的书籍，自己拿起书找一些案例开始学习。
如果需要前辈指导，可以按照CDA数据分析学院老师推荐的学习方法学习数据分析:
首先，数据分析师需要三种能力:技术(编程)、数据分析方法和行业知识。
第一，数据分析技术
主要包括excel、sql、BI分析工具。
数据分析是一个很大的概念，相关领域有很多分析工具，包括:
1.Excel工具(Excel的强大功能必须单独列出)
2.专业的数据分析工具:SPSS、SAS、Matlib等。
3.数据分析编程工具:Python、R等。
4.商业智能的BI工具
本文主要想推荐自助式BI数据分析工具。BI是商业智能，通常指用于商业分析的技术和工具。通过获取和处理原始数据，可以将其转化为有价值的信息来指导业务活动。Gartner将BI定义为一个通用术语，包括应用程序、基础架构和工具。通过获取数据和分析信息来改进和优化决策和绩效，形成了一套最佳业务实践。
自助式商业智能和数据可视化工具使数据分析变得更加容易。
自助式BI(也称为自助式分析)是一种新的数据分析方法。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，通过丰富的数据交互和探索功能，发现数据背后的原因和价值，从而辅助业务决策。自助式BI分析功能可以来自独立的BI软件，也可以由行业应用软件直接提供。
BI数据分析工具，提供自助式BI分析功能，使终端用户能够灵活地与数据进行交互，探索数据背后的原因，发掘更多的价值，为决策提供有效的数据支持。在dashboard的设计分析阶段，提供了图表联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等交互分析功能，用户只需很少的操作就能找到最有价值的数据。
自助BI的价值
在使用传统BI软件的企业中，首先需要准备数据仓库和数据集市，然后IT/分析团队创建分析看板和报告。然而，随着企业发展的加速，业务用户需要更快速、更轻松地访问数据，这将有助于他们在复杂多变的环境中做出更好的决策。用自助b。I分析工具可以满足这种需求，改善企业的数据文化。
简单易用的自助BI
自助式BI从数据准备到BI交互分析的全流程提供了高度易用的分析体验。分析师通过拖放来快速完成数据建模和仪表板设计。不仅设计过程，而且结果都具有高度自助和灵活的数据探索能力。分析过程和业务深度融合，真正做到了科学决策和业务管理并行。
自己准备数据、创建仪表板和报告。
业务人员可以设计自己的仪表盘和报表，根据自己的业务需求分析数据，选择合适的数据可视化效果，形成分析意见。他们还可以直接分析自己的Excel等数据，从而避免了以前花大量时间准备需求，然后交给IT部门开发(或实施厂商)的业务模式，可以提高企业的整体运营效率，适应瞬息万变的市场环境。
二、数据分析方法
常用的数据分析方法包括以下13种:
1.描述统计学
描述性统计是指利用一般数据的制表和分类、图形和计算来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度和峰度。
2.假设检验
参数测试
参数检验主要包括U检验和T检验。
1)U-检验条件:当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。
2)T检验条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。
非参数检验
非参数检验是对一般分布的一种假设，
主要方法有卡方检验、秩和检验、二项式检验、游程检验、K-数量检验等。
3.可靠性分析:检查测量的可靠性，如问卷的真实性。
4.列联表分析:用于分析离散变量或固定变量之间是否存在相关性。
5.相关性分析:研究现象之间是否存在一定的依赖关系，探索具有依赖关系的具体现象的相关方向和程度。
6.方差分析
使用条件:每个样本必须是独立的随机样本；每个样本都来自正态分布的总体；人口方差相等。
7.回归分析
包括:一元线性回归分析、多元线性回归分析、Logistic回归分析及其他回归方法:非线性回归、有序回归、加权回归等。
8.聚类分析:将样本个体或指标变量按其特征进行分类，寻找合理的统计量来衡量事物的相似性。
9.判别分析:根据一批分类明确的样本建立判别函数，尽量减少误判的情况，进而判断给定的新样本来自哪个人群。
10.主成分分析:将一组相关指标转化为一组新的独立指标变量，用少数几个新的指标变量就能综合反映原多指标变量所包含的主要信息。
11.因子分析:一种发现隐藏在多元数据中，但不能直接观察到的方法。影响或支配可测变量潜在因素的一种多元统计分析方法，估计潜在因素对可测变量的影响程度以及潜在因素之间的相关性。
12.R0C分析
R0C曲线是根据一系列不同的二元分类方法(分界值或测定阈值)绘制的曲线，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异性)为横坐标。
13.其他分析方法
时间序列分析，生存分析，对应分岔，决策树分析，神经网络。
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