???1.數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)的區(qū)別
??數(shù)據(jù)分析是一系列對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘的方法，而大數(shù)據(jù)通常指的是海量數(shù)據(jù)存儲和管理的一系列技術(shù)，而數(shù)據(jù)又是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。因此可以說大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的基石，但兩者并不等同。大數(shù)據(jù)技術(shù)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源，而數(shù)據(jù)分析為提煉大數(shù)據(jù)背后的價值提供了方法。
??2.大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
??大數(shù)據(jù)分析是指數(shù)據(jù)量達(dá)到一定量級的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量級意味著原有的數(shù)據(jù)管理和存儲的工具不再適用，比如當(dāng)數(shù)據(jù)量從10萬條增加到千萬條，傳統(tǒng)的EXCEL就無法進(jìn)行管理，需要用數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行存儲和管理，如果再增大，就需要用大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)來進(jìn)行存儲和管理。這種結(jié)合了大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析，就是大數(shù)據(jù)分析。

???1.Excel基礎(chǔ)、Excel函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、MySQL簡介及安裝配置、MySQL數(shù)據(jù)表管理、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢、MySQL函數(shù)、MySQL基礎(chǔ)操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表等
??2.Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎(chǔ)操作、Tableau可視化、Tableau案例
??3.Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表、Power Service、Power BI項目等
??4.統(tǒng)計學(xué)及統(tǒng)計數(shù)據(jù)、收據(jù)的收集、數(shù)據(jù)圖表表示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計量及其抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、SPSS數(shù)據(jù)分析、SPSS數(shù)據(jù)可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類分析、SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘、SAS數(shù)據(jù)分析等
??5.Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
??6.R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎(chǔ)、R語言基礎(chǔ)、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運(yùn)算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等

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