1，繪制圖形。①這個(gè)例子只做2維數(shù)據(jù)分析，只有一個(gè)自變量和一個(gè)因變量。選擇2列數(shù)據(jù)，合計(jì)列和最大列。提示:當(dāng)需要選擇兩個(gè)不相鄰的列時(shí)，可以先選擇一列，按住ctrl鍵，然后選擇另一列，松開ctrl鍵。②菜單插入→圖形→散點(diǎn)圖，并確認(rèn)。當(dāng)然，折線圖也可以數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但為了繪圖干凈，建議使用散點(diǎn)圖。2.相關(guān)性分析。首先，右鍵單擊散點(diǎn)圖上的散點(diǎn)圖并添加趨勢(shì)線。

至于回歸分析的類型，線性類型更為普遍。收盤后觀察圖上的r2值(實(shí)際是指R的平方值，下同)，r2值為0.8比1，說明正相關(guān)，自變量和因變量之間存在(線性)關(guān)系。R2值為0.6至0.8，弱相關(guān)。0.6到0.6，無關(guān)，自變量對(duì)因變量沒有影響。0.8到0.6，弱負(fù)相關(guān)。1到0.8，負(fù)相關(guān)，自變量和因變量有(線性)關(guān)系，但方向相反。

Da數(shù)據(jù)De未來:人們應(yīng)該意識(shí)到10 預(yù)測(cè)到2020年，世界上每個(gè)人每秒將創(chuàng)造7MB的-2。在過去的幾年里，我們創(chuàng)造了比人類歷史上更多的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)席卷全球，絲毫沒有放緩的跡象。人們可能會(huì)想，“大數(shù)據(jù)行業(yè)從哪里開始？”這里有10個(gè)大的數(shù)據(jù) 預(yù)測(cè)可以回答這個(gè)有趣的問題。1.機(jī)器學(xué)習(xí)將是數(shù)據(jù)應(yīng)用的下一件大事。當(dāng)今最熱門的技術(shù)趨勢(shì)之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，它也將在未來中發(fā)揮重要作用。

會(huì)幫助企業(yè)準(zhǔn)備和分析數(shù)據(jù)，讓企業(yè)輕松戰(zhàn)勝未來。2.隱私將成為最大的挑戰(zhàn)。無論是物聯(lián)網(wǎng)還是大數(shù)據(jù)，新興技術(shù)面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)。人們現(xiàn)在正在創(chuàng)造的數(shù)據(jù)的量和人們未來將要?jiǎng)?chuàng)造的數(shù)據(jù)的量會(huì)讓隱私變得更加重要，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)會(huì)大大增加。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)Gartne的研究，到2018年，超過50%的商業(yè)道德違規(guī)將與數(shù)據(jù)有關(guān)。

股市要小心。畢竟被套是一件很無奈的事情。股市有很深的套路，你要投資，要珍惜。不要迷戀股市。預(yù)測(cè)去年，英國(guó)華威商學(xué)院和美國(guó)波士頓大學(xué)物理系的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，用戶通過谷歌搜索的金融關(guān)鍵詞可能對(duì)金融市場(chǎng)有所幫助，相應(yīng)的戰(zhàn)略投資回報(bào)率高達(dá)326%。此前，有專家試圖通過Twitter博客帖子預(yù)測(cè)股市波動(dòng)。理論上股市預(yù)測(cè)更適合美國(guó)。

目前美國(guó)很多對(duì)沖基金都采用了big 數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行投資，收獲頗豐。中國(guó)中信建投廣發(fā)百度百發(fā)100指數(shù)基金(以下簡(jiǎn)稱百發(fā)100)推出四個(gè)多月以來，已經(jīng)上漲了68%。與傳統(tǒng)的量化投資類似，大的數(shù)據(jù)投資也依賴于模型，但模型中的變量數(shù)據(jù)是幾何級(jí)增加的，在原有的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，增加了非結(jié)構(gòu)化。

Da 數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值在于預(yù)測(cè)-3/Da數(shù)據(jù)center的構(gòu)建，以便后期挖掘應(yīng)用數(shù)據(jù)。當(dāng)“Da-2”被世界各國(guó)用于發(fā)酵時(shí)，伴隨而來的是數(shù)據(jù)各國(guó)科學(xué)家的普遍缺乏。根據(jù)數(shù)據(jù) processing的需求，無論企業(yè)決定采用哪種解決方案，科學(xué)家都需要數(shù)據(jù)來使用這些數(shù)據(jù)來激活數(shù)據(jù)的值，并重建。

但是數(shù)據(jù)科學(xué)家的培養(yǎng)并不容易，因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家必須同時(shí)具備三個(gè)條件，包括對(duì)企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)和組織的深刻理解，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘等統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的了解，對(duì)數(shù)據(jù)分析工具的操作的熟悉。目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析師擅長(zhǎng)處理已經(jīng)發(fā)生的問題，找出問題的源頭，盡快消除問題，但相對(duì)缺乏探索未知問題的能力。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，高達(dá)72%的企業(yè)認(rèn)為數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值在于預(yù)測(cè)-3/。

①區(qū)間增速測(cè)算2018年，全國(guó)全社會(huì)用電量68449億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)8.5%，增速同比提高1.9個(gè)百分點(diǎn)。具體來看，第一產(chǎn)業(yè)用電量728億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)9.8%；第二產(chǎn)業(yè)用電量47235億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)7.2%；第三產(chǎn)業(yè)用電量10801億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)12.7%；城鄉(xiāng)居民生活用電量9685億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)10.4%。