![[Featured Image] A person holds a printout of an Excel spreadsheet while sitting at their desk, with the spreadsheet displayed on their computer monitor.](https://images.ctfassets.net/wp1lcwdav1p1/4vx1yASdtpNYxR4hWoRxFb/c665a80dc841d20c106ae29d7775a621/GettyImages-1402400729.jpg?w=330&h=216&q=60&fit=fill&f=faces&fm=jpg&fl=progressive)
The Best Way to Learn Excel as a Beginner
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July 17, 2025
文章
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数据分析是使用定性和定量方法从大数据集中提取有价值的数据见解的科学和方法。 这一过程包括找到关键数据点,然后对数据进行分类,以分析联系、模式、关系和其他见解。 由于数据几乎用于每个组织,因此数据分析是公司了解客户、竞争对手、市场趋势和业务流程的关键部分。 数据分析通常分为四个主要部分--描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。
数据工程是数据科学的一个子领域,负责设计、构建和维护数据基础设施,以收集、处理、存储和交付数据,从而可以大规模地使用和分析数据。 数据工程对于驾驭当今的大数据环境极为重要,因为它能让企业及时生成数据分析,从而指导更有效的决策。
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大数据正在改变我们的业务方式,并产生了对能够收集和管理大量数据的数据工程师的需求。 进一步了解数据工程师的职责,并了解如何成为一名数据工程师。
在当今的'大数据'时代,数据科学在大多数行业中都有重要的应用。这为具有数据科学背景的学生提供了从一般到非常具体的各种职业机会。一些公司可能会聘用数据科学家负责整个数据生命周期的工作,而大型组织可能会聘用整个数据科学家团队,此类团队包含更专门化的职位,例如由数据工程师构建数据基础设施,或者由数据分析师、商业智能分析师、决策科学家来解释并使用这些数据。
一些科技公司可能会聘用专业性更强的数据科学家。例如,制造具备语音识别功能的物联网 (IoT) 设备的公司需要自然语言处理工程师。公共卫生组织可能需要疾病制图员来构建预测性流行病模型,以预测传染病的传播。而开发人工智能 (AI) 应用程序的公司可能要依赖机器学习工程师。