我們常用的呈現(xiàn)整理數(shù)據(jù)結(jié)果方式有哪些？常用的數(shù)據(jù)結(jié)果表示方法有條形圖、箱線圖、餅圖和線圖。如何自學(xué)數(shù)據(jù)分析并找到工作？在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析被廣泛重視，因為數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)價值的主要渠道之一。數(shù)據(jù)分析的

我們常用的呈現(xiàn)整理數(shù)據(jù)結(jié)果方式有哪些？

常用的數(shù)據(jù)結(jié)果表示方法有條形圖、箱線圖、餅圖和線圖。

如何自學(xué)數(shù)據(jù)分析并找到工作？

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析被廣泛重視，因為數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)價值的主要渠道之一。數(shù)據(jù)分析的形式有很多種，這里有一個簡單的描述：

通過工具進行數(shù)據(jù)分析是生產(chǎn)條件下的一種常用方式，如excel是一種常用的數(shù)據(jù)分析工具。此外，許多Bi工具還可以執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)。通過軟件工具進行數(shù)據(jù)分析需要掌握一定的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，Bi工具還需要掌握數(shù)據(jù)庫的相關(guān)知識（主要是SQL語言）。這種分析方法速度快，適用于模型固定的數(shù)據(jù)分析場景。

另一種方法是通過編程語言完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，主要針對數(shù)據(jù)量大的情況。另外，當(dāng)數(shù)據(jù)分析任務(wù)不是很明確時，也就是說模型是相對動態(tài)的。目前，通過機器學(xué)習(xí)完成數(shù)據(jù)分析是一種常見的解決方案，編程語言通常是python。Python語言有豐富的庫可供使用，包括numpy、Matplotlib、SciPy、panda等。這些庫在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

目前數(shù)據(jù)分析也會根據(jù)具體的應(yīng)用場景進行組合數(shù)據(jù)分析。對于具有固定場景的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，將使用工具。畢竟這種方法比較方便，數(shù)據(jù)分析結(jié)果往往有豐富的表示方法。對于需要動態(tài)分析的數(shù)據(jù)，采用了編程的方法，即所謂的組合方法，即在工具的基礎(chǔ)上進行一些動態(tài)操作。

統(tǒng)計的結(jié)果用什么形式呈現(xiàn)出來？