1樓：黎約神靈
分類資料：只能歸抄於某一類別的非數字bai型資料du。是對事物進行分類的結果，zhi該資料表現為類別，使用dao文本來表述的。
分類資料主要由分類尺度計量形成的。 順序資料：只能歸於某一有序類別的非數字型資料。
這些類別是有順序的，它是由順序尺度計量形成的。 數值型資料：按數字尺度測量的觀察值。
是使用自然或度量衡單位對事物進行測量的結果，其結果表現為具體的數值。
轉行資料分析初學者應從什麼程式語言先學
2樓：
1、行業情況：毋庸置疑，大資料是21世紀很火熱的行業之一，已經滲透到每乙個行業和業務職能領內域容
2、企業情況：這家企業重視資料嗎？有資料基礎麼？資料有所為麼
3、崗位就業情況：只要你練好真本事，資料分析師是個高薪職業哦，而且人才缺口較大
3樓：加公尺谷大資料科技
企業招bai聘資料分析人才的du時候，一般會zhi
要求：會用指令碼語言dao進行數版據分析，python or r
轉行資料權分析，可以學習python開始，python語言簡單，對新手比較友好，在資料分析行業用得也多。首先你要搞清楚自己的目標在哪，明晰動機不僅能讓你集中注意力，還可以幫助你縮小查詢學習資源的範圍。舉個例子，如果你的興趣主要在於資料分析，那麼，使用python進行web開發的課程對你的幫助就沒有那麼大。
開發乙個軟體用於資料分析 或者 做乙個資料管理 用什麼程式語言?
4樓：polaris北斗
建議c++，推薦qt框架開發
5樓：三天打魚
介面看 開發效率高 用c# wpf 如果對使用.net不介意的話
成為資料分析師在程式設計方面的要求
6樓：匿名使用者
數學是基
bai礎，程式語言是工具。
du舉個例子： 給你zhi一大堆的dao資料文字檔案，老闆說版，我需要從這一大堆數權據檔案裡找到某種特定條件的結果。
你必須會數學，知道這些結果如何計算出來，是否有最優演算法。
你必須會程式設計，比如perl,python之類，會提取原始資料，會處理資料檔案，當然資料庫技術也是必須的技能。
你還年輕，專注度和體能都跟得上，大把的時間可以學。
大資料處理中最常用的程式語言有哪些
7樓：柳上寒煙
python 、r、matlub等用得較多。
python多用於資料分析，統計處理
r是多用於科學計算等領域
可上網查一下更詳細的資料
在大資料分析/挖掘領域，哪些程式語言應用最多
8樓：強尼說
在大資料分析/挖掘領域，程式語言目前應用最多的應該是python。python並不簡單，除了資料分專析及挖掘，python還被廣泛運用到資料爬屬取、產品開發等領域。
那麼，python究竟有什麼樣的優勢，能受到這麼多人的追捧呢？在我看來，主要有三大優勢：
1、強大的第三方庫支援
python可以支援包括numpy、pandas、matplotlib及sklearn等第三方庫。這些庫能極大的提高你的資料清洗及處理能力，尤其是pandas。
利用pandas，你可以極其方便的完成資料讀取、重複值處理、資料啞變數化等操作，此外利用sklearn，還可以簡單的完成看似很高大上的機器學習演算法。
2、支援資料全流程的操作
其實這點和第一點是相互呼應的，恰恰是因為強大的第三方庫的支援，使得python可以支援全流程的資料工作，具體包括資料的採集、資料的匯入、資料的清洗與視覺化操作等。讓你使用一種語言，就完成這些操作，是不是非常心動呢？
3、相對大體量的處理能力
python相對於excel有著非常龐大的資料處理能力，excel由於自身限制，只能處理105萬行的資料，而另外風頭很盛的r，資料量級上也遜色於python。
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