数据分析报告模板？大数据分析是指的什么

大家好，数据分析报告模板相信很多的网友都不是很明白，包括大数据分析是指的什么也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于数据分析报告模板和大数据分析是指的什么的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. 申论如何快速提分
2. 大数据分析是指的什么
3. 什么是数据结构和算法
4. 企业应该如何培养数据分析文化
5. 平时做Excel数据分析图表，老板要做成ppt汇报，哪里有好看点的图表模板

申论如何快速提分

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2017年12月28日

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申论作为笔试的半壁江山，可以说是考试中一个重要的拉分板块。在申论考试中，往往一份好的答卷，就能在笔试中拉开对手8-10分，所以说，写好申论，就算是半只脚踏进了面试的大门了。那么，如何快速提升写作技巧呢？

首先，我们需要先了解什么是申论：

一、申论是通过精心准备的材料和精心设计的试题，测查应考者是否具备从事公务员工作的某种能力和素质，从而达到遴选合格人才的目的。

二、申论就是一场机关日常工作的模拟，要求应考者能够从政府的角度去看待和思考问题，最终圆满解决问题。

申论想要考高分，都有哪些障碍呢？

一、官方不公布标准答案复习没有依据；

二、培训机构给的参考答案又千差万别；

三、现代技术使书面表达能力大大下降；

四、很多人不进行针对性复习或不得法；

五、对实施政策热点关注不多，积累太少。

那么，在申论考试中，如何获得高分呢？我们从不同的题型来分析：

概括题、分析题要求：要点、结构，一个都不能少；

对策题要求：针对性、可行性、操作性，三性兼备；

文章写作题要求：中心明确，逻辑合理，语言规范，书写优美。

同时，我们在回答问题时还要做到这些：

1、吃透材料：依靠材料组织答案；

2、政府角度：转换角色思考问题；

3、先看再读：先看问题再读材料；

4、边读边注：划重点句写关键词；

5、先理再写：整理草稿再写答案。

好了，这是我在申论写作上的一点心得，如果有什么不到位的地方，欢迎大家在评论中点出，想了解更多关于公考的咨询，也可以关注我，最后，祝大家都能圆梦成“公”！

大数据分析是指的什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：

数据处理：自然语言处理技术。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。

数据挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinitygroupingorassociationrules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)。

随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业应用较为广泛。

大数据分析方法：

大数据挖掘：定义目标，并分析问题

开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。

大数据挖掘：建立模型，采集数据

可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。

大数据挖掘：导入并准备数据

在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，

大数据分析算法：机器学习

通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

大数据分析目标：语义引擎

处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。

大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析

通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。

大数据分析目标：预测性

通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

什么是数据结构和算法

什么是“算法”

算法，一看字面就知道，肯定是“计算方法”的简称啦，特指“计算机的计算方法”，所以，算法是由电脑程序来实现的。

算法，英文叫Algorithm，就是为了让电脑解决一个问题而设计出来的一套计算方法，这套计算方法的设计是依靠“数学模型”的建立。

也就是说，程序员在设计算法之前，会将实际问题理解分析，归纳为一个“具体的数学问题”。

算法是解决问题的计算方法

算法有这么几个特征

1确定

算法的每一个步骤都有“明确的意义”，对于算法结果的预期也是明确的。

2有穷

算法不能一直算，停不下来是不行的；要有一个明确的结束条件，要不然算到“天荒地老”还有什么意义呢？

3可行

有个笑话说一个人面试会计师，算数特别快瞬间出结果，但是就是算得不对。

4输入输出

算法就是用来解决问题的，问题的来源就是输入，问题的结果就是输出。

再复杂的算法也是由一个个小算法组合成的

怎么设计一个算法程序呢

算法有三个要素——

数学模型，输入输出方法，算法步骤。

所以说，怎么设计一个算法呢？

首先，先对要解决的问题建立一个数学模型，把原问题化为数学问题；

然后，将问题的“已知条件”化为“数据”输入到数学模型中；

再然后，通过对输入一步一步的转化/处理/计算，得到结果；

最后，把结果按照希望的形式，输出出来。

数据结构对算法设计至关重要

数据结构有两层含义——

1代表了储存数据的集合

一系列的数据能够储存在这个数据结构中。

2代表了储存的数据之间有特定的关系

这正是“结构”一词的意义，学过线性代数的同学一定很清楚，结构的力量很强大，能让信息量成倍地扩大。

数据——重要的信息价值所在

数据结构的选择会极大地影响算法设计

合适的数据结构能让算法设计时更高效更简洁，而不合适的数据结构有时候会把算法设计带入深渊，甚至无法实现算法。

有些初学编程的朋友在处理一些算法问题时，难免会遇到一些“感觉很繁琐，但又想不出什么简单的方法”的情况，这时不妨回来看看数据结构，换一个更适合的数据结构，常常会有柳暗花明之感呢。

数据结构是编程的基础中的基础

初阶数据结构

数据结构共8种，有4种最常用也最简单，它们是：

数组（Array）

链表（Linkedlist）

堆栈（Stack）

队列（Queue）

由于它们的结构都是线性的，它们还有一个共同的名字——

“线性表”。

企业应该如何培养数据分析文化

企业文化是企业的灵魂，是推动企业发展的不竭动力。企业数据分析文化是企业文化的重要组成部分，它是根据企业的战略发展目标，建立经营管理数据的归集、分解、考核、分析体系，进而发现经营管理中存在的问题，及时采取措施纠正偏差，并在企业员工中普遍达成管理共识，不断提升企业盈利能力，保证公司发展目标的实现。一个企业只有建立了数据分析文化，坚持靠数据说话，遵循定量管理模式，摒弃定性管理陋习，全体员工都要受到数据的约束，也要体会到数据带来的欢畅，这样才能激发企业的内生动力，使企业始终健康良性发展。既然数据分析文化如此重要，那么，企业应该如何培养数据分析文化呢？笔者认为有如下几点：

一、建立数据分析组织体系：

要建立企业销售、生产、财务、人力资源、质量、安全、设备等组织体系，从上至下明确数据管理职能、数据流转程序及数据质量要求，形成完善的质量可靠的数据收集、流转组织体系，这是培养数据分析文化的基础。

二、建立数据分析指标体系：

要根据企业战略发展需要，制定企业生产、销售、财务、运营等指标体系，并把指标分解到各个部门、岗位，分解时要横向到边、纵向到底，形成人人身上有指标、人人身上有压力的局面，把企业的所有生产经营活动置于数据管理的网络中，这是培养数据分析文化的核心。

三、建立数据分析考核体系：

在建立数据分析指标体系的基础上，相对应的建立纵向、横向考核体系。考核体系建立后，必须要坚持制度的严肃性，做到从严考核，不能流于形式，做到在制度面前人人平等，这是培养数据分析文化的关键。

四、建立数据分析管理制度：

在建立了数据分析组织、指标、考核体系后，使企业管理进入了良性循环，但要使数据分析形成企业文化的重要组成部分，还要建立一整套数据分析管理制度：一是要建立各种数据报表管理制度，做到及时畅通、完整准确；二是要建立定期经营例会制度，汇报经营管理数据分析情况；三是要建立定期和不定期的全面检查和专业检查制度，检查时要靠数据分析发现、解决问题。这些管理制度是培养数据分析文化的保证。

培养数据分析文化是一个艰辛的过程，不可能一劳永逸，既需要企业高层的顶端设计，又需要员工的上下配合，只有持之以恒的落实“三个体系和管理制度”要求，才能培养出适合企业发展特点的数据分析文化。

以上是笔者一家之言，欢迎评论。

平时做Excel数据分析图表，老板要做成ppt汇报，哪里有好看点的图表模板

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