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。
课程大纲
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象
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。数据分析的目的有多种，概括起来有三种：现状分析、原因分析、预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么。原因分析简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。预测分析简单来说就是预测未来会发生什么。
数据分析步骤：
数据分析主要有六个过程：
需求明确：明确做数据分析的目标。为后面的分析过程做好铺垫。
数据收集：通过爬虫、商务合作的方式，获取想要的数据。
数据处理：对获取来的数据进行处理和清洗，把不需要的剔除掉，把需要的加工成我们想要的。方便后面的分析。
数据分析：根据自己的目的，以及现有的数据确定好分析的方法。
数据展现：将数据按照确定好的分析方法进行展示出来。
撰写报告：将分析的结果通过图表和文字的方式形成报告文档。 数据分析的误区：
分析目的不明确，为分析而分析：一定要找准自己分析数据的目标而去分析，比如是要了解现状，还是找出原因，还是预测未来发展等，千万不要为了分析而分析，这样就偏离主题了。
缺乏业务知识，分析结果偏离实际：分析数据的时候，一定要和公司的业务结合起来。如果脱离业务，即使数据分析方法再牛逼，图标再优美，也无济于事。
数据分析的方法和工具： 数据分析可以通过工具，也可以通过代码来实现。以下分别列出这些常用的：
工具：Excel、Tableau、SPSS、百度图说等。
编程：Python语言、R语言、数据库的SQL语言、Excel的VBA语言等。
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