很多朋友對于數據庫sql實驗報告心得體會和SQL期末總結報告不太懂，今天就由小編來為大家分享，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！
大數據是什么
采集記錄足夠多的數據，使工作更加針對化和精準化，這是大數據嗎？這不是大數據而只是數據化。
什么是大數據呢？例如洛杉磯警方曾對以往的刑事案件做了統計，通過算法得出了第二天的高概率犯罪地點，然后有針對性的派警察去該處巡邏，從而使得當地的犯罪現象下降20%。這是大數據。
再比如，經濟學家都認為股票無法預測，而一位劍橋大學畢業的博士搞了個公司，對有史以來幾乎所有的證券交易的數據進行記錄，然后通過算法進行分析。
他對什么國家政策、公司業績、行業走向等等一眼都不看，100%地排除主觀意志的，只根據計算結果來進行投資，最后賺了大錢。這是大數據。
大數據的精髓并不在于數據的精準和數量，而在于對內在規律的挖掘和對未來趨勢的預測。其思路是：一個結果是有很多原因的，原因作用的強度可能是隨機的，我們對其中作用的機理并不清楚。
我們難以找出規律性，但知道規律性就蘊含在結果數據之中，如果我們能建設合適的模型，寫出好的算法，就有可能把這個規律性提煉出來，從而能科學地發現真相和預測未來。
今天上午在貴州省大數據中心看到了大數據應用的事例。
金潤建設和鵬潤達這兩家企業分別投標200多次，一次也沒中過，依然積極地投。投標是要成本的，這兩家公司那里來的動力？
通過大數據的知識挖掘技術，發現了它們總是陪著固定的一家公司一同招標，最后總是那家公司中標。圍標、串標、陪標的秘密被大數據挖掘出來了??
數據蘊含著無窮的價值，大數據就是“鉆石礦”，但必須善于挖掘。
自學大數據，能找到工作嗎簡歷該如何寫
你好！很多高手其實都是在民間的，聽到你說自學大數據分析，感覺你就是那個牛逼的民間高手！至于別人要不要你，那還是要看您是否有真實本領咯。我來說說我對你這個簡歷如何寫吧！
第一，你的簡歷要簡單簡潔（不是說打幾個字就完了）而是說不說廢話，無用的話，語言要精簡。
第二，你要在簡歷中突出你的能力，你能給面試的企業創造那些價值，如果你有參與過大項目就寫進去，如果沒有參與大項目，那你也要告訴企業你能做出那些成績。（最好有數據支持）
第三，如果想找到高薪好的工作，你也可以考慮一下先到一個公司“鍍金”，接觸一些這類項目，參與進去，之后再出來找這類工作，這樣你的簡歷就有內容可寫了。
第四，在面試的時候記得穿著與形象方面注意點喲！同時盡可能的不要遲到，可以提前到但是不能遲到。走的時候也要記得禮貌的打招呼。
第五，如果有認識的朋友，你可以讓朋友引薦你去他們公司面試，這樣面試成功的概率會高很多。
希望以上幾點能夠對你找工作，面試，求職有幫助！感覺不錯記得點贊，留言，評論或者收藏喲。@ID草帽哥
什么時候你會覺得，數據分析真的很有用
上大學的時候，學校有一萬多人。這是背景。
偶然遇到一個女孩，驚為天人，心有揣揣，不敢放肆。
后來，在一個月的時間里，遇到了她三次。
我進行了分析。
1、既然一個月內能遇到三次，說明她很有可能是和我一個學院的。
2、早餐遇到一次，午餐前、后各遇到一次。她都是一個人。說明她單身的可能性很高。
3、沒有在晚自習遇到她。我習慣在圖書館上晚自習，說明她很有可能喜歡在教學樓上晚自習。
4、三次她似乎都有點孤單落寞的樣子，說說明她也不喜歡一個人。
5、三次她穿了三套不同的衣服，說明她比較注重外表。
6、沒有發現她點肉菜，但她并不胖。說明她對身材很在意。
7、沒見到她和女生同行，說明她也許和女同學處不來。
8、她的衣服都是小碎花的，她有可能比較文藝范。
所以，我特意把自己收拾干凈，拿著一本詩集。在第四次午飯食堂看到她的時候，打了兩個素菜，坐在她斜對面。安安靜靜地吃飯。
等她注意到我拿的詩集，主動眼神交流后，聊起了詩。
順便談起了男生為什么吃素的問題。
談得比較愉快地時候，主動說自己要上自習去了。
還好，在第五次見面后，我們一起到圖書館上自習。
在她眼里我是一個對詩歌情有獨鐘，隨口背誦唐宋大家名作，關注身體機能健康，熱愛學習，談笑風生又不死纏爛打的人。
然后在發現我的毛筆字也寫的不錯后，我們成了男女朋友。
這時候是我們第七次見面。
零基礎如何入門數據分析
零基礎入門數據分析，建議先從Excel開始，因為Excel是數據分析最常用的工具，功能強大，入門容易。
從Excel開始Excel需要學習的有3點，Excel公式、數據透視表和Excel圖表。
1、Excel公式
2、數據透視表
3、Excel圖表
學習一些SQL基礎接著建議學習MySQL，因為數據分析跟數據打交道，懂點sql知識還是很有必要的。
懂點統計學理論很有必要統計學是必須的，不懂統計學根本算不上數據分析師，具體內容有：統計學基礎、參數估計、假設檢驗、方差分析、線性回歸、時間序列、聚類分析、主成分分析及因子分析等。
SPSS分析工具除了Excel，推薦SPSS，使用廣泛，容易上手。
因為統計學很有些分析方法通過Excel就可以搞定；有些不行，必須通過其他工具才能搞定，例如多元線性回歸、聚類分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。
在掌握了統計學的基礎上，在學習SPSS是很容易的，因為SPSS只是一個工具而已。
編程學習（可選）另外，有精力的話，懂點編程也是必須的，因為用Excel做數據分析，少量數據（大約幾十萬甚至百萬）沒有問題，但是再大一點的數據通過程序來程序會更高效。
1、Python/R
Python和R都可以，R在數據分析方面更加強大，也更成熟，但是想往機器學習方向發展的話，Python還是主流語言，推薦學習Python。
2、ExcelVBA
雖然Excel為我們提供了很多好用的公式和功能，但是還有很多工作無法用現有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、數據批量分類等，而借助于VBA代碼，可以很方便地處理這些問題。
回答完畢！
零基礎的人，怎么自學數據分析
優秀的數據分析師并不能速成，但是零經驗也有零經驗的捷徑。
市面上有《七周七數據庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》，沒錯，七周。
第一周：Excel學習掌握
如果Excel玩的順溜，可以略過這一周。但很多人并不會vlookup，所以有必要講下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。excel的各類函數很多，完全不需要學全。重要的是學會搜索。我學函數是即用即查，將遇到的問題在網上搜索得到所需函數。
重中之重是學會vlookup和數據透視表。這兩個對后續的數據轉換有幫助。
學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
學會數據透視表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
這兩個搞定，基本10萬條以內的數據統計沒啥難度，也就速度慢了點。80%的辦公室白領都能秒殺。
網上多找些習題做，Excel是熟能生巧。
養成一個好習慣，不要合并單元格，不要過于花哨。表格按照原始數據、加工數據，圖表的類型管理。
附加學習：
1、了解中文編碼utf-8，ascii的含義和區別
2、了解單元格格式，幫助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各類格式。
3、如果時間還有剩余，可以看《大數據時代》，培養職業興趣。
第二周：數據可視化
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。
以上就是所謂的可視化。排除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。
另外數據分析師是需要兜售自己的觀點和結論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT給老板看。如果沒人認同分析結果，那么分析也不會被改進和優化，分析師的價值在哪里？工資也就漲不了對吧。
抽空花一段時間學習可視化的基礎,如《數據之美》
另外你還需要了解BI的概念。知名的BI產品有Tableau，PowerBI，還有國產的FineBI等。都有體驗版和免費版能下載，網上找一點數據就能體驗可視化的魅力。比Excel的圖表高級多了。
BI需要了解儀表盤Dashboard的概念，知道維度的聯動和鉆取，知道絕大多數圖表適用的場景和怎么繪制。比如以下FineBI制作的dashboard。
第三周：分析思維的訓練
這周我們輕松一下，學學理論知識。
分析思維首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，幫助數據分析師結構化思維。如果金字塔原理讓你醍醐灌頂，那么就可以學思維導圖，下載一個XMind中文網站，或者在線用百度腦圖。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽等框架。這些框架都是大巧不工的經典。你要快速成為數據分析師，思考方式也得跟著改變。網上搜咨詢公司的面試題，搜CaseBook。
題目用新學的思維導圖做，先套那些經典框架，做一遍，然后去看答案對比。因為要鍛煉數據分析能力。所以得結合數據導向的思維。
這里送三條金句：
一個業務沒有指標，則不能增長和分析
好的指標應該是比率或比例
好的分析應該對比或關聯。
舉一個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量，你會怎么分析？
這1000人的數量，和附件其他超市比是多是少？（對比）
這1000人的數量比昨天多還是少？（對比）
1000人有多少產生了實際購買？（轉化比例）
路過超市，超市外的人流是多少？（轉化比例）
這是一個快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何結果。
第四周：數據庫學習
Excel對十萬條以內的數據處理起來一點不虛，但是資深的數據分析師還是笑摸狗頭，TooYoungTooSample，爺搞得都是百萬數據。要百萬數據，就得上數據庫。
SQL是數據分析師的核心技能之一。有些公司并不給數據庫權限，需要分析師寫郵件提需求，這非常不好。數據分析師經常有各類假設需要驗證，很多時候寫十幾行SQL就能得到的答案，還得麻煩其他部門導出數據。
SQL學習不需要買書，W3C學習就行了，SQL教程。大多數互聯網公司都是MySQL，我也建議學，性價比最高。
作為數據分析師，只要懂Select相關，增刪改、約束、索引、數據庫范式全部略過。你的公司心得多大才會給你寫權限。
了解where，groupby，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，leftjoin，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數等即可。
你看，和Excel的函數都差不多。如果時間充裕，則學習row_number，substr，convert，contact等。和Excel一樣，學會搜索解決問題。不同引擎的函數也會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。
期間你不需要考慮優化和寫法丑陋，查詢幾秒和幾分鐘對數據分析師沒區別，跑數據時喝杯咖啡唄，以后你跑個SVM都能去吃飯了。
網上搜索SQL相關的練習題，刷一遍就行。也能自己下載數據庫管理工具，找些數據練習。我用的是SequelPro。
第五周：統計知識學習
統計學是數據分析的基礎之一。
統計知識會要求我們以另一個角度看待數據。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。
這一周努力掌握描述性統計，包括均值、中位數、標準差、方差、概率、假設檢驗、顯著性、總體和抽樣等概念。詳細的數學推導不用細看，誰讓我們是速成呢，只要看到數據，知道不能怎么樣，而是應該這樣分析即可。
Excel中有一個分析工具庫，簡單強大。對列1的各名詞做到了解。如果是多變量多樣本，學會各種檢驗。
《統計數字會撒謊》休閑讀物，有趣的案例可以讓我們避免很多數據陷阱。
深入淺出統計學(豆瓣)還是經典的HeadFirst系列，適應它一貫的啰嗦吧。
多說一句，老板和非分析師不會有興趣知道背后的統計學原理，通常要的是分析后的是與否，二元答案。不要告訴他們P值什么的，告訴他們活動有效果，或者沒效果。
第六周：業務學習（用戶行為、產品、運營）
這一周需要了解業務。對于數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。當然很遺憾，業務學習沒有捷徑。
我舉一個數據沙龍上的例子，一家O2O配送公司發現在重慶地區，外賣員的送貨效率低于其他城市，導致用戶的好評率降低。總部的數據分析師建立了各個指標去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。
這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，數據上根本不可能知道垂直距離這個指標。這就是數據的局限，也是只會看數據的分析師和接地氣分析師的最大差異。
對于業務市場的了解是數據分析師工作經驗上最大優勢之一。既然是零經驗面試，公司肯定也知道剛入門分析師不會有太多業務經驗，不會以這個卡人。所以簡單花一周了解行業的各指標。
《增長黑客》
數據驅動業務的典型，里面包含產品運營最經典的AAARR框架，部分非數據的營銷案例，
《網站分析實戰》
如果應聘的公司涉及Web產品，可以了解流量的概念。書中案例以GoogleAnalytics為主。其實現在是APP+Web的復合框架，比如朋友圈的傳播活動肯定需要用到網頁的指標去分析。
《精益數據分析》
互聯網數據分析的入門書籍，歸納總結了幾個常用的分析框架。比較遺憾的是案例都是歐美。
還有一個小建議，現在有不少第三方的數據應用，囊括了不少產品領域的數據分析和統計。自學黨們即使沒有生產環境的數據，也可以看一下應用Demo，有好處的。
除了業務知識，業務層面溝通也需要掌握。另外建議在面試前幾天收集該行業的業務強化一下。
第七周：Python/R學習
終于到第七周，也是最痛苦的一周。這時應該學習編程技巧。是否具備編程能力，是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘，爬蟲，可視化報表都需要用到編程能力。掌握一門優秀的編程語言，可以讓數據分析師事半功倍，升職加薪，迎娶白富美。
這里有兩條支線，學習R語言或Python。速成只要學習一條，以后再補上另外一門。
R的優點是統計學家編寫的，缺點也是統計學家編寫。如果是各類統計函數的調用，繪圖，分析的前驗性論證，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將各類分析的過程腳本化。Pandas，sklearn等各包也已經追平R。
如果學習R，建議看《R語言實戰》，照著書本打一遍代碼，一星期綽綽有余。另外還有一本《統計學》，偏知識理論，可以復習前面的統計學知識。
R學習和熟悉各種包。知道描述性統計的函數。掌握DataFrame。如果時間有余。可以再去學習ggplot2。
Python擁有很多分支，我們專注數據分析這塊，入門可以學習《深入淺出Python》。
需要學會條件判斷，字典，切片，循環，迭代，自定義函數等。知道數據領域最經典的包Pandas+Numpy。
在速成后的很長一段時間，我們都要做調包俠。
這兩門語言最好安裝IDE，R語言我建議用RStudio，Python我建議用Anaconda。都是數據分析的利器。
Mac自帶Python2.7，但現在Python3已經比幾年前成熟，而且沒有編碼問題。各類教程也足夠多，不要抱成守舊了。Win的電腦，安裝Python會有環境變量的問題，是個大坑（R的中文編碼也是天坑）。
到這里，剛剛好是七周。如果還需要第八周+，則是把上面的鞏固和融會貫通，畢竟速成是以轉崗或拿offer為目的。有機會，我會專門寫文章講解每一周的具體知識，并且用爬蟲爬一些數據做練習和案例。
文章源自知乎作者秦路
好了，文章到這里就結束啦，如果本次分享的數據庫sql實驗報告心得體會和SQL期末總結報告問題對您有所幫助，還望關注下本站哦！
