Data探险实验室

在数据分析师的岗位要求中经常提及 Excel，不少数据分析师将其深入使用，成为了自己的利器和法宝。Excel 的强大之处在于，只需要掌握一些简单的技巧，就能够轻松完成复杂的任务。还可以通过 Excel

本文将介绍数大数据与数据分析之间的关系，并追溯大数据的发展历史，本文重点内容将介绍大数据有关内容。在当今数字化时代，数据扮演着无比重要的角色。由于硬件设备和软件的发展，产生了海量的数据，挑战着我们处理

Excel 适用于快速简单的图表制作和基本的数据分析，但限制较多；Python 适合于高度定制和处理大规模数据的需求，但学习成本高；DataEase 则强调交互性和动态性，适用于需要进行探索性数据分析

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当今社会，数据已经成为各行各业的核心，而机器学习已经成为数据分析领域中最为热门的技术之一。机器学习算法可以分析大量数据，并从中获取有价值的信息。

对于想要推动业务增长的公司来说，数据分析具有很高价值。 麦肯锡、英国《金融时报》和谷歌等巨头的研究 证实，依靠数据分析来推动业务决策的公司，其增长速度相比竞争对手快 2.5 倍。

在数据分析师的工作过程中虽然不会再遇到基础的统计学问题，但这部分问题是数据分析的基础，没有良好的基石，建再高的大楼都是偏颇的。

本系列文章针对：从未接触过数据分析的小白，准备毕业后做数据分析的大学生，或者接触过数据分析却没有经验的你。本文会继续为你介绍数据分析的理论基础，主要围绕统计学之描述性统计相关内容。 介绍理论知识前，我

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