问：调查报告
- 答：抱歉，需要提袜山供更多的信息，才能具体撰写调查报告。请提供饥好卖以下信息：1. 调查的主题或领域是什么？2. 采用了什么样的调查方法，包括问卷、访谈、统计分析等等？3. 调查结果是什么？4. 结果可以什么样的参考烂逗或决策依据？
- 答：调举山查报告是一份系统性的报告，从规划、实施、分析到结论，记录和汇总了某一特定问题的全部调查工作。通常包括调查目的、调查方法、调查对象、数据分析等方面的内容，以便提供相关方面针对问题的解决方案。调查报告通常包括以下内容：一、调查桐答槐背景和目的对于调查报告的背景和目的部分，应当描述问题所在、调查目的和意义、相关之前的研究成果以及调查所涉及的受众群体等。二、调查对象和调查样本调查对象应该是调查报告中重中之重的部分，应该在这一部分中说明被调查的群体、具体人员和调查中的分类方案、样本量要局友求等。三、调查方法在调查报告中应该详细描述所采用的调查方法，包括采用的访谈、问卷调查等方式，以及调查过程、调查流程等。四、数据处理与分析数据处理与分析是重要的环节。这个环节中应阐明方法、工具和廓清结果有效性和精确度，结论可以用可视化工具表达，并进行基本的数学分析。五、调查结果分析和阐述调查结果需要进行系统分析和整理，并评论结果，进而提出问题的解决方案。六、结论与建议报告的结论与建议部分是整份报告的最后部分，这一部分应该突出表达研究的重要特点、结论和意义，说明解决问题的具体方案，以及对后续研究和解决方案的总体评价。以上是调查报告的基本结构和内容。要写好一份调查报告，需要在采样、测量、模型建立与结果分析等方面下足功夫，确保报告的准确性、直观性和可操作性。
问：数据可视化是什么啊？怎么做？
- 答：简单的说，可视化让数据活起来，而不是躺在表格里的数字。可视化让数据更加生动、直观激正，它能帮助我们在最短的时间内得到想要的数据分析结果。就拿万博思图为京东双11做神铅困的可视化大屏系统来讲：京东双十一期间从手机竞速、电脑竞速、数码竞游念速到实时数据作战室，以及最终的移动端战报，大家可直观的看到结果，并且数据实时更新，非常便捷。
- 答：简单理解就是将枯燥的数字以图表的神中形式呈现出来~常见谨瞎手的比如饼图、柱状图、折线图等等。
举个栗子：就像股票的K线就是将股票价值等数据通过可视化的形式呈现出来。
推荐一个数据可视化分析工具：
下面上个图
（水印为鄙人知乎账号，可互粉，平时会回答一些高质量互联网问题）
上图看起来有祥嫌没有很舒爽！颜值很高有木有~
模板60+我就不一一上图了，可以自行去免费体验~
导入数据、简单拖拽就可以啦，比较适合新手小白~ - 答：数据可视化中台BYTE·V具有开放共享的昌兆平台、丰拍迅芹富的资源积累、灵活的部署方式、多种数据源支持、多维立体可视化、智能可袭毕视化工具的六大特色
- 答：数据可视化的主要目的是通过图形化手段进行清晰,有效的信息传递。
- 答：数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而凳卖锋高效、精简枣晌而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律配竖和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。
可视化的一般步骤(以数据汇报的场景为例)：
1. 准备原始数据，一般是经过统计的数据；
2. 明确展示的对象（给谁看），不同的汇报对象关注的业务角度和数据颗粒度不一样；
3. 筛选数据中需要突出的点，确认数据背后要表达的主题或者结论；
4. 选择合适的图表类型；
5. 选择可视化的工具；
6. 根据PPT的风格，调整图表中的文字、线条、形状以及对应的大小、颜色等，对图表中的要素布局进行调整； - 答：数据做神可视化：银山你知道这些汽车锋胡中品牌是什么时候创立的吗？
- 答：助你高效直观的处理和展示数据。只要你有数据，不管你是文员、财务、销售、和激还是团队领导，都可以通过闷指“迪赛智慧数可唤罩袜视化互动平台”通过各种炫酷的图表，让数据展示得更直观清晰。百度搜索“迪赛智慧数”或登录免费注册使用吧。
- 答：数据可唤困视化就是将数据转化成图形化展示。可视化可以用亿信ABI，可视化分析中含有地图分析、唤链3D分析以及酷屏分析。地图分析囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，与图表的结合，可衍生出和链念成千上万种可视化效果；
问：学大数据需要什么基础知识和能力？
- 答：自学大数据相对来说比较吃力，大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资唯槐郑力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半指颂年，学大数据可明和以按照路线图的顺序，
- 答：首先是学历要求：大多数培训机构对于学习者必须是大专学历以上，而且是以理工科为主，本科及本科以上的，专业要求就放宽。
大数据分为大数据衡颂做开发和数据分析咐衡
大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础樱中知识。
数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。
欢迎进入主页了解其他行业的信息 - 答：从大的知识体系结构来看，学习大春陵数据需要和森雹具备三方面基础，分别是数据库知识、数学和统计唤帆学知识、计算机知识，选择不同的主攻方向还需要有不同的学习侧重点。
- 答：学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。因此建议想学习大数据的同学，可以选择专业全面的学习方式，可以从头带你学习大数据，还会结合项目实践更熟练的掌握大数据技能。
首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。 - 答：1.计算机基本理论知识
了解计算机的基本原理，计算或简盯机的发展历史等计算机的基本常识和理论。
参考用书
2.基本数据库操作知识
能够实现常见数据库的增加数据、删除数据、修改数据、查询数据能力。能熟练使用MySQL、Oracle，搭建MySQL、Oracle的开发环境。
参考书目
3.掌衫和握算法与数据结构
具备一定的编程能力，有较好逻辑思维能力，能够熟练掌握JAVA，c，Python这三种语言中的任意一种，最好是Python。
参考图片
4.网络数据爬虫能力
掌握计算机网络的基本常识，能够编写简单的爬虫脚本，能够根据需要爬取网络数据。
推荐用书
5.结构化数据库操作能力
能够对结构化数据库进行基本操作，了解neo4j等数据库
推荐书目
6.数据分析及数据可视化能力
能够将数据绘制成生动形象的图表，能根据图表分析出数据的潜在价值或者数据的共同点，总结数据规律。
示例说明
总结:以上条件并不是一定要达到很高咐虚的标准，只要基本都熟悉，都有印象，能够简单运用即可。 - 答：学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。因此备搜建议想学习大数据的同学，可以选择专业全面的学习方式，可以从头带你学习大数据，还会结合项目实践更熟练的掌握大数据技能。
首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据败仔模型和算法的，需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业察滚汪达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。 - 答：说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。
一般企业招聘的大数据基本要具备以下几种能力：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）坦困会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据禅握的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
但是对于学大数据的学生而言，除了对学历有所要求以外是零基础也可以学习的，现在很多机构都开设了大数据课程，你可以去实地考察对比一下再贺信庆做决定。 - 答：专业名称：大数据技术与应用
专业代码：610215
修业年限：3年
培养目标：
掌握大数据技术与应用专业必备的基础理论和专业技能，包括基础架构平台的构建和部署、大数据平台的运维和管理、大数据平台的应用开发、数据分析和数据挖掘工具的应用，具备良好职业道德和诚信品质，能够从事网络爬虫、大数据分析、大数据运维、大数据开发、大数据可视化、大数据产品营销及售后技术支持的综合型技术人才。
主要课程：
Python语言好瞎基础、大数据可视化、数据库高级应用（hbase）、Hadoop大数据开发基础、数据采集技术与应用、Hive技术应用、Spark技术与应用、Java Web应用开发及大数据分析应用开发实训、学情分析与岗位匹配大数据开发实训及旅游大数据应用开发乎皮实训等
就业方向：
（一）主要就业方向
大数据开发方向、数据挖掘和数据分析方向、机器学习方向、大数据运维和云计算等相关方向。
（二）就业岗位
1．大数据运维工程师
2、参与优化改进行业企岁袜差业数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，参与多维实时查询分析系统构建优化的Hadoop开发工程师。
3、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司海量数据存储、离线/实时计算、实时查询、系统运维等方面的大数据研发工程师。
4、根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，负责项目需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型，并对运行数据进行分析挖掘和对未来预测的大数据分析师等。
