1.展示分析結(jié)果報(bào)告將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果以特定的形式清晰地展示給決策者，使他們能夠快速了解、分析和研究問題的基本情況、結(jié)論和建議。2.驗(yàn)證分析質(zhì)量。分析報(bào)告在某種程度上也是對整個數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的總結(jié)。通過報(bào)告中對方法的描述和對數(shù)據(jù)結(jié)果的處理分析來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量，讓決策者感受到數(shù)據(jù)分析的過程是科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹?/p>

現(xiàn)在是數(shù)據(jù)時代，很多地方都在用-0。美國是科技發(fā)達(dá)國家，數(shù)據(jù)分析是美國的熱門專業(yè)。下面詳細(xì)介紹一下美國的相關(guān)專業(yè)。一、數(shù)據(jù)科學(xué)三大職業(yè)方向1。MachineLearningEngineer代表了技術(shù)含量高的方向。主要工作是開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并用這些系統(tǒng)解決實(shí)際問題。一般需要shipproductioncode，做數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對大量收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成結(jié)論，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析。探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性。探索性數(shù)據(jù)分析是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的補(bǔ)充。

1.識別需求識別信息需求是保證數(shù)據(jù)分析 process有效性的首要條件，可以為數(shù)據(jù)收集和分析提供明確的目標(biāo)。確定信息需求是經(jīng)理的責(zé)任。管理者應(yīng)根據(jù)決策和過程控制的需要提出信息需求。就過程控制而言，管理者應(yīng)識別出需要用來支持評價過程輸入、過程輸出、資源配置合理性、過程活動優(yōu)化方案和發(fā)現(xiàn)過程異常變化的信息。2.有目的地收集數(shù)據(jù)是確保數(shù)據(jù)分析流程有效性的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析通常有兩種出路:對算法做深入研究，可以做數(shù)據(jù)挖掘，對業(yè)務(wù)有更深入的了解再轉(zhuǎn)行做業(yè)務(wù)。當(dāng)然沒有發(fā)展前景。未來會有上百萬的職位空缺數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)是相通的，前沿技術(shù)可以有效解決傳統(tǒng)問題，創(chuàng)造更有體驗(yàn)的產(chǎn)品。比如百度遷移，足球預(yù)測，軍事預(yù)測，股票等等，還有很多領(lǐng)域有待開發(fā)。1.數(shù)據(jù)分析老師通常分為兩類，技術(shù)分析師和業(yè)務(wù)分析師，分工不同，但各有優(yōu)勢。

如果你能在這類專業(yè)團(tuán)隊(duì)中學(xué)習(xí)成長，你是幸運(yùn)的，但是進(jìn)入這類團(tuán)隊(duì)的門檻很高，需要扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘知識、挖掘工具應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和編程能力。這類分析師更傾向于技術(shù)路線，未來的職業(yè)道路可能會走專家的技術(shù)路線。技術(shù)分析師的角色包括數(shù)據(jù)工程師、挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、建模工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、ETL工程師等。這些頭銜或多或少都代表了他們工作的性質(zhì)。業(yè)務(wù)分析師是數(shù)據(jù)分析各業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)或運(yùn)營部門的分部，成為業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的一員。