什么叫数据分析啊

1. 什么叫数据分析啊

2. 数据分析

由表5-7中统计结果可知，氟在南阳盆地的土壤中虽广泛存在，但是随地理位置、土壤的埋深层位以及岩性的变化而有所差异。而且可以初步得出以下认识：
（1）土壤中总氟和水溶性氟最大值均出现在埋深70～90cm，最小值出现在0～20cm的层位，即在所调查的埋深层位100cm以内的土壤中氟含量在表层有一定的贫化现象，随着埋深的增加存在一种先增大达到最大值，然后有所减小的趋势。经计算可知，水溶性氟均值为20.19mg/kg，总氟均值为590.33mg/kg，水溶性氟含量远高于地下水中的氟含量。

图5-16 南阳盆地地下水样采集点及取样坑分布图


表5-7 南阳盆地土壤样品中不同类别氟含量特征参数统计表

（2）受地理环境条件的影响，土壤中总氟和水溶性氟的极值出现在不同的区域，但是不论氟含量多少，随不同地理位置环境条件的变化，土壤包气带对水氟迁移的影响都发挥着重要作用，在一定程度上能够调节所在区域地下水中的氟含量。
（3）而由实验统计数据可以看出，2号、5号、6 号、7 号取样坑中土样岩性单一，其中7号取样坑中各层土样岩性均为黏土，而2号、5号、6号取样坑中各层土样岩性则均为亚黏土；1号、9号、14号取样坑中土样岩性在纵向上表现为黏土亚黏土互层；15号取样坑中则为细砂粉砂互层。不同土样水溶性氟含量差别大，变化范围为1.17～197.62mg/kg，均值为20.19mg/kg；总氟含量变化范围为290.66～941.45mg/kg，均值为590.33mg/kg。根据《中国土壤元素背景值》所提供的资料，全国土壤淋溶层氟含量最小值为50mg/kg，最大值为3467mg/kg，算术平均值为478mg/kg，河南省土壤淋溶层氟含量最小值为192mg/kg，最大值为962mg/kg，算术平均值为406mg/kg。由此可见，南阳盆地土壤包气带中的氟含量偏高。
为掌握氟在各取样坑中垂向分布情况，分别绘制出土壤总氟含量与水溶性氟含量在不同取样坑中的垂向分布图（图5-17），并汇总各取样坑相同取样深度的土样数据绘制出南阳盆地氟在垂向上的变化总趋势图（图5-18）。

图5-17 8个取样坑中氟在垂向上的分布图


图5-18 南阳盆地氟在垂向上的分布总趋势图

由图5-17可以发现如下规律：
（1）在所选的8个有代表性的样品中，氟在垂向上的分布情况有相似的变化趋势，即不论是单一岩性还是多岩性互层，在1m左右的取样深度范围内，随着深度的增加，总氟含量和水溶性氟含量也总体呈现先增大后减小的趋势，拐点大致出现在90cm深度，这种趋势可以由1号、5号、6号、7号、9号、14号样坑清晰地看出。图5-18中氟在垂向上的变化趋势也为这种现象提供了有力的佐证。
（2）但在不同的取样坑中，氟的含量以及变化幅度存在较大的差异。尤其值得注意的是，总氟含量虽然整体呈增大的趋势，但在0～90cm的深度内，其含量变化曲线一般都存在着多个峰值和谷值，这显然是对地下水动态变化的响应所致。由于本区域地下水动态类型为入渗-蒸发型，地下水的垂直交替作用比较强烈，包气带中包括氟在内的盐分随大气降水的入渗以及地下水周期性的上下波动进行不断地周转，或由包气带进入地下水中，或被土壤吸附，从而在土壤包气带中再次分配。随着时间的增长，在这种动态变化向趋于平衡状态演化时，停留在土壤包气带中的氟就会产生相对稳定的分布特征。这种分布是稳态的，具有周期性涨落的特点，即它在短时间内的分布特征是存在差异的，这种差异甚至较为显著，但是在较长时间范围内的一个周期内其分布特征大致稳定。因此，短时间内地下水交替作用强烈且变动频率高的地区土壤中总氟以及水溶性氟含量随深度的变化幅度较大，且变动频率较高。而在长时期的周期变动中，土壤中总氟以及水溶性氟含量随深度的变化应该有一个较为稳定的趋势。但这种趋势会随干扰因素的不同及干扰强度的增强而产生超出正常涨落变化范围内的现象。
对于图5-18中氟含量在垂向变化趋势的原因，除岩性影响外，可能是由两种不同过程的共同作用造成的：
第一种是地表水或大气降水下渗过程中由于与土壤强烈的交替吸附作用以及强烈的淋洗作用，土壤中的水溶性氟向下运移聚集，从而使氟在垂向上有增大的趋势；此外，当大气降水入渗转化的土壤水遇到上部土壤颗粒较粗下部较细的包气带结构（如1号、9号以及15号取样坑）时，由于下部土壤颗粒较细，结构密闭紧实，土壤水的流动相对变慢，这种密实的结构起到一定阻水作用的同时也为土壤中的黏土类矿物吸附氟创造了条件。当然，土壤表层植物的根系对氟的吸收同化作用以及超渗产流的侧向淋滤作用也会对表层土壤中氟的贫化现象产生一定的影响。
第二种是潜水通过毛细作用上升过程中将地下水中的氟带入支撑毛细水上部附近的土壤中，在蒸发浓缩作用下出现“水走盐留”的现象，或者通过化学反应而被固定在土壤之中，从而使氟在潜水面上部局部积累，而这两种过程若出现交集必然使氟在垂向上的变化出现局部的峰值。
由于所选取的8个有代表性的取样坑中地下水的埋深为1～2m，而图5-18中峰值所处的位置为90～100cm，距潜水面约0～10cm，这个层位也应该是氟的局部富集带。因此，南阳盆地土壤中氟在垂向90～100cm埋深处出现峰值就不难理解了。
自氟出现峰值的埋深至潜水面处，水的交替作用更为频繁，频率更大，地下水与土壤氟的交替吸附作用更为均衡和持久，使氟的迁移和富集作用趋于动态平衡，而氟在地下水和土壤中由于交替吸附作用而达到平衡时，土壤中氟的动态含量与其吸附容量存在较大差距，而即使是氟的局部富集层位也不能达到氟的吸附饱和状态，所以，局部富集带下氟的含量存在一个较为明显的降低趋势，其含量变化幅度如图5-19所示。由图5-19 可知，总氟含量的变化幅度远大于水溶性氟的变化幅度，因此，总氟含量的降低不只是由于水溶性氟的降低所致，而是在多种物理化学作用下不同类型氟的综合变化的结果，地下水与土壤之间的各种作用对水溶性氟含量在垂向上的变化影响较为明显。
据统计可得出8个取样坑中各不同岩性的氟含量见表5-8，绘制出岩性与水溶性氟含量及总氟含量之间的变化关系图（图5-20）。
由图5-20可以看出，随着岩性由黏土—亚黏土—粉砂—细砂的变化，土壤粒径明显增大，而这种岩性变化对水溶性氟含量的影响较有规律：即在原生土壤或人工扰动不强烈的土壤中，随着土壤粒径的增大水溶性氟含量呈逐步降低的趋势。而岩性与总氟含量之间的关系较复杂，黏土及细砂中总氟含量相对于亚黏土和粉砂偏低，相差约10mg/kg，但都在580mg/kg以上，所以得出粒径的变化对总氟含量的影响不显著，这可能是受土样在垂向上位置的变化和矿物成分及含量共同影响所致。

图5-19 90～100cm埋深处氟含量变化幅度


图5-20 南阳盆地土样岩性与氟含量关系图


表5-8 8个取样坑中不同岩性的氟含量统计表

包气带作为氟在环境中迁移、转化和富集过程中的交换器和调节器，受不同地区的岩性、矿物成分以及地下水交替条件的影响，氟在其水平和垂向的含量和形态会有所差别，进而影响其调节能力。但无论其调节能力如何，包气带中氟含量都明显高于水中的氟含量。因此，包气带的调节作用在氟的迁移聚集过程中至关重要，土壤包气带与地下水中的氟存在密切的联系。

3. 什么是数据分析 有什么作用?

4. 如何做一个好的数据分析报告

小生写过一篇关于seo数据规范化搜集整理的文章，不了解搜集整理过程可以看一看此文，下面就说一说这些做好的seo数据如何分析。 1、自身及竞争对手网站外部可统计查询数据 这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。小生简单介绍下如何去解读这些数据。 百度快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。 域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。 响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。 同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。 PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。 百度权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。 反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。 收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。 每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。 排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。 meta标签：查看网站该页面title、deｓｃｒｉｐｔion、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。 2、网站流量统计数据 自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况，并可以为网站以后运营提供很好的参考。 流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的数据分析也是最为复杂的。 IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。 PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。 uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。 人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。 受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。 来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。 关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。 访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。 热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。 还有一些其它的数据就不一一介绍了。

5. 大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？

大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。 
数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。 
大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。 
大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。 
拓展资料：
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

6. 数据分析软件有哪些

数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。



2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。



4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。



5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

7. 大数据开发和数据分析有什么区别？

1、技术区别
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

8. 数据挖掘与数据分析的区别是什么？

1.数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。
2.数据分析
其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。
而两者的具体区别在于：
（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）
数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。
约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。
对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。
结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。
数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。
举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。
数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。