國考資料分析怎么復(fù)習？第一、記熟公式。資料分析的概念主要幾乎全部在增長、比重、平均數(shù)、倍數(shù)這四大概念部分，因為大家必須得把這幾個概念不屬于的公式記非常熟練，這也是做題的基礎(chǔ)。第二、學習積累計算技巧。資

國考資料分析怎么復(fù)習？

第一、記熟公式。資料分析的概念主要幾乎全部在增長、比重、平均數(shù)、倍數(shù)這四大概念部分，因為大家必須得把這幾個概念不屬于的公式記非常熟練，這也是做題的基礎(chǔ)。

第二、學習積累計算技巧。資料分析中的題目大部分會又出現(xiàn)計算類的題目，要想飛快可以解決算出類的題目，最重要的是要手中掌握盡量全面的計算技巧，有了技巧才能半功。

第三、閱讀理解技巧。真正的高手比拼較量也不是比公司和計算方法，完全是比迅速找信息的能力，信息找的快才能為列式計算出打響了名號好基礎(chǔ)。

統(tǒng)計學與大數(shù)據(jù)的區(qū)別是什么？

你經(jīng)?？匆娪泻芏嗳税褭C器學習和數(shù)據(jù)分析聯(lián)系到一起，而我想分析什么一下機器學習和數(shù)據(jù)分析這兩個職位之間有什么不同，他們干的事情有什么不同，并且以期來結(jié)論下兩者的技術(shù)背景有什么不同。

是需要呢這兩者的第一個區(qū)別就是他們?nèi)嫣幚淼臄?shù)據(jù)特點都不一樣。那么怎莫可以簡單啊地理解呢？

是需要從我們的傳統(tǒng)上。數(shù)據(jù)分析他們所一次性處理的是交易數(shù)據(jù)，而我們機器學習一次性處理的則是行為數(shù)據(jù)。那么，什么是交易數(shù)據(jù)，什么是行為數(shù)據(jù)呢？比如相對于一個電商來說，他的用戶交易數(shù)據(jù)是下單付款，再者相對于銀行這樣的系統(tǒng)來說，他的交易數(shù)據(jù)那是用戶的存取款賬單，再比如這對電信系統(tǒng)來說交易數(shù)據(jù)就是和用戶的消費賬單無關(guān)。相對來講，交易數(shù)據(jù)本質(zhì)是和錢或者的數(shù)據(jù)。

這樣的話什么是行為數(shù)據(jù)呢？.例如是對一個互聯(lián)網(wǎng)公司來說，用戶的行為數(shù)據(jù)就和了用戶的搜索歷史，瀏覽歷史，再點歷史或是是評論歷史等這些用戶的行為數(shù)據(jù)。

從這兩種數(shù)據(jù)中就正在衍生出出下類的兩種區(qū)別，必須從數(shù)據(jù)量上來說，他們就不是什么一種量級的，那么從交易數(shù)據(jù)來說，他沒法可以算一個少量的數(shù)據(jù)的或談不上海量藏書的數(shù)據(jù)，而用戶的行為數(shù)據(jù)呢，則是一個海量的數(shù)據(jù)。這樣請想像一下，你早上看多少視頻，瀏覽多少網(wǎng)頁，你會發(fā)多少帖子，你會直接搜索多少次，另外來差不多下你一天下幾次訂單，二者之間的差不多，高下立判，這反正那就是實際上那就是交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)的一種肯定的對比。這就好象前幾年，大家公司之間像好像沒什么業(yè)務(wù)的變化，而一夕之間就曾經(jīng)的了大數(shù)據(jù)公司了，那是是因為我們把用戶的行為數(shù)據(jù)一下子再收集過來，這樣的數(shù)據(jù)量一下子狂增出聲了，當然本質(zhì)上來說用戶的交易數(shù)據(jù)卻沒突然發(fā)生多少的變化，只不過導(dǎo)致我們參與了用戶的行為數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在改頭換面就下一界了大數(shù)據(jù)公司了。

當然對于這兩種數(shù)據(jù)分析的方法不過也是不一樣的的。

我們必須來分析下這兩種數(shù)據(jù)的一種本質(zhì)的區(qū)別。那就對此交易數(shù)據(jù)來說，對于數(shù)據(jù)的一致性當然是的很嚴不的。這樣的原因非常好再理解，比如我們每個人都會很了解自己在銀行的存款，有多少錢，大多我們都會計較到分的級別，銀行給你多一分少一分我們用戶都不可能干。那就總之是對交易數(shù)據(jù)來說我們的用戶要求不過是更加高的，常見都會都沒有達到9999的級別或則是99999的級別。這樣的話相對于用戶的行為數(shù)據(jù)來說對此數(shù)據(jù)的要求就還沒有那你高