数据可视化与分析：让数据讲述故事！

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今天我们来学习数据分析的相关内容。

数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析的类型包括：

1、探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。

2、定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

2010年后数据可视化工具基本以表格、图形（chart）、地图等可视化元素为主，数据可进行过滤、钻取、数据联动、跳转、高亮等分析手段做动态分析。

数据治理

数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图（enterprise view）所需的人员、过程和技术，数据治理旨在：

1、增强决策制定过程中的一致性与信心

2、降低遭受监管罚款的风险

3、改善数据的安全性

4、最大限度地提高数据的创收潜力

5、指定信息质量责任

数据管理

数据管理，又称为“数据资源管理”，包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。对于数据管理，DAMA所提出的正式定义是：“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。这项定义相当宽泛，涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作（如关系数据库管理）的职业。

今天的课程就到这里，谢谢大家！