大家好，如果您還對systrace分析不太了解，沒有關系，今天就由本站為大家分享systrace分析的知識，包括sas對應分析的問題都會給大家分析到，還望可以解決大家的問題，下面我們就開始吧！
技術分析的作用是什么
技術分析的作用我想有三點：選股、買點、賣點，這個也是大多數散戶在平時的操作中感覺最難的，尤其是對于新股民來說更是如此。
炒股不外乎選股和選時，沒有技術分析就不能準確的把握機會，虧錢也就成為了必然，就是人們常說的割韭菜。
股民在股市中都想賺錢，那么首先遇到的問題是如何選股，其次是何時買又在何時賣呢？技術分析就是很好的手段，但前提是你的技術分析經得起實踐的檢驗。
實例一：選股、買點、賣點
實例二：選股、買點、賣點
具體來說技術分析的作用：
一、選股
A股中有三千多只股票，那么今天該選哪只股票呢？散戶可以通過技術分析的選股功能來實現，這樣既省時又省力還十分的高效，再結合基本面和市場熱點選出趨勢向上看漲的股票，不至于套牢和踩雷。如圖中：“主力建倉”提示。
二、買點
何時買呢？通過技術分析可以買到相對低點，基本面分析是無法實現的，這樣可以將時間成本降到最低。如圖中：“加倉”提示。
三、賣點
何時賣呢？通過技術分析可以賣到相對高點，不至于坐過山車，甚至于深套其中而前功盡棄。如圖中：“賣點”提示。
選股、買點、賣點如圖中所示是一目了然的，這樣利于散戶按技術分析進行相應的操作，當然了技術分析方法各不相同，這里僅僅是舉例說明技術分析的作用，散戶在股市中想要持續穩定的盈利離不開技術分析的作用，否則盲目地操作不但賺不了錢可能還要虧錢。
另外需要說明的是，有了技術分析還要有執行力，做到知行合一，這樣才能充分發揮技術分析的作用。
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Python有多好用為什么很熱門
自2016年，Python取代Java成為了高校中最受歡迎的語言，從那時起它受歡迎的程度就沒有減退過。也正如前段時間，上過熱搜的"潘石屹學Python"，其中潘石屹提到“編程語言也在不斷地進化當中，越來越接近我們的日常語言。我們選擇了進化最好的一種：Python語言。”
Python相對于其他編程語言，更容易被我們所理解，代碼更加簡潔，解釋執行，不需要編譯。
另外，Python作為目前最為流行的全場景編程語言之一，其語法結構簡單易學，而且提供了豐富的第三方庫支撐。目前在大數據開發、Web開發、數據分析、人工智能、嵌入式、游戲開發、自動化運維、測試等領域都有廣泛的應用。
舉一個簡單的例子，比如，我們在日常工作中，可能會遇到從若干Word文檔中，提取指定的信息，比如提取文檔中的表格數據如下圖表格。
我們通過導入docx第三方庫，可以非常簡單的實現上述的需求，代碼如下：
如上，我們將Word文件中的表單信息，按行提取出來，執行上述代碼輸出結果如下：
數據可視化分析的作用與好處有哪些
數據可視化分析作用非常關鍵，好處就是效率高，能準確為老板快速提供決策作為指導，所謂快魚吃慢魚，一流效率的企業管理在關鍵時刻會擊敗對手，贏得主動；另外產品質量、和成本控制也必須經過數據分析和圖形推理，所以數據可視化可以說對企業如虎添翼一樣！
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
Python是學什么的能做什么
Python是一個萬能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經常需要做數據處理的工作。
數據處理和分析你可以利用pandaspython庫來處理excel文件，做數據分析和報告。比如下面這樣的一個excel。
你可以用一句python就可以讀出來：
sheet=pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出來是這樣的：
之后你就可以很方便的用python來分析和操作這個excel了。
畫圖你可以利用graphvizPython庫來繪制圖像。比如下面的圖像就是用20行python代碼繪制出來的。我有一個視頻《20行python代碼畫出微服務的調用熱點監控圖像》做了詳細講解。
好入門，用python編程很有樂趣。python比較好入門，不需要很多的計算機專業的背景。很多小學生都開始學習python。我分享了一些python的入門學習的視頻。歡迎觀看。祝你學的愉快。
本人，@小馬過河Vizit，專注于分布式系統原理和實踐分享。希望利用動畫生動而又準確地演示抽象的原理。
關于我的名字。小馬過河Vizit，意為凡事像小馬過河一樣，需要自己親自嘗試、探索才能獲得樂趣和新知。Vizit是指Visualizeit的縮寫。一圖勝千言，希望可以利用動畫來可視化抽象的原理。
歡迎關注，點贊！謝謝支持。
數據分析有哪些工具
數據分析工具其實有很多種，對應不同類型的使用者也有各自適合的選擇。例如懂數據算法計算機語言的人，可能給他一款，填寫算法代碼流暢的分析軟件就是有效。掌握了數據分析專業技能的人，強大的分析功能能將工作做到事半功倍，不管看著功能多復雜。還有就是我這種非計算機專業出身，非統計學出身，但工作做還需要對大量數據進行分析的人。
如果你跟我一樣，那么可以看下我的回答。
我總結了下，我以前找分析工具的時候，自己先想了幾個方向點：
1、好上手。一看板面就知道怎么導入數據，怎么做圖表，怎么排版的。這樣的高效。
2、功能還得強大的.畢竟是非專業人士了，找分析工具就是為了充分發揮工具自身能動性，和強大功能，來給我們創造價值的，特別是涉及到數據大量、復雜，必須有給力的功能支撐才能是良心工具。
3、可視化呈現要好一點，就是圖表要高大上的。數據分析報告得拿出手，圖表的展現就是第一門面。包裝的意識還是要有的。
所以結論就是找一些操作容易、功能強大、圖表顏值還得好的工具了。我就是照著這個思路找的，也用過幾個，可以給大家說說。像東軟做的Dataviz，是用著比較順手的了。具體介紹我就摘抄下，自己懶得碼那么多字
DataViz數據可視化分析工具，不需要編寫代碼，也不需要任何程序設計基礎，用戶可以通過簡單的拖拽就可以實現數據可視化展示與分析。DataViz使用簡單，但是實現的功能卻不簡單，上百種豐富的炫酷圖表，可以實現數據的多維度多層次分析。
上圖先，先看些基本圖
各種數據分析好后，可以做成組合圖冊：
重點就是操作起來簡單，拖拖拽拽的，看起來特別復雜的圖表，其實拼貼一下就能搞定了。操作面板基本本國人都可以分分鐘用起來。
如果是專業人士或者計算機大拿的，估計可以尋找更復雜的工具進行嘗試了。但不適合我，所以我這里就不進行推薦了。
OK，本文到此結束，希望對大家有所幫助。
