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【data analysis 課程】| 數據分析課程 | Forest Academy 森‧學院

data analysis 課程 | 數據分析課程

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Forest Academy森 · 學院 data analysis 課程 / 數據分析課程旨在幫助您計劃和教授課堂上的學生如何解釋科學圖表和表格。 可以輕鬆調整視頻課程、測驗和成績單,為您的課程計劃提供引人入勝的動態教育內容。 使用我們的教學大綱作為指南,讓您更輕鬆地規劃課程。學生將學習表格和圖形以及如何使用它們來交流數據。 插圖、技能檢查活動和現實世界的例子讓學生有機會考慮家庭預算和商業決策。

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分析數據是什麼?

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數據分析 data analysis 課程是解釋我們收集、組織並以表格、條形圖、折線圖或其他表示形式顯示的數據含義的過程。 這個過程涉及尋找模式——相似之處、差異、趨勢和其他關係——並思考這些模式可能意味著什麼。

在分析數據時,向學生提出以下問題:

  • 你看到什麼模式?

  • 這張圖告訴你什麼?

  • 誰可以使用這些數據? 他們怎麼能用呢?

  • 為什麼這些數據顯示在折線圖中?

  • 為什麼這些數據顯示在折線圖中?

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  • 數據管理、雲數據和數據庫簡介

  • 勾選什麼是數據管理、雲數據和數據庫

  • 勾選我們在哪裡存儲數據?

  • 勾選企業和大型企業處理大數據的方法是什麼

  • 勾選為什麼我們需要服務器? 什麼是本地服務器、雲服務器和網絡服務器

  • 勾選為什麼不將我們的數據保存在本地驅動器中?

  • 勾選如何為家庭和企業應用實現雲服務器?

  • 勾選商業環境中用於統計分析的三種常見數據類型

  • 勾選處理連續數據

  • 勾選處理分類數據

  • 勾選處理離散數據

  • 勾選數據格式以處理三種數據類型

  • 勾選從文本文件導入數據

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  • 勾選從 CSV 導入數據

  • 勾選什麼是數據庫?

  • 勾選常用數據庫介紹

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  • 金融數據的幾何平均數計算

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  • 勾選不使用函數計算標準差

  • 不使用數據透視表方法計算標準偏差

  • 勾選 NORM.S.DIST 函數 - 將標準正態分佈應用於業務數據

  • 勾選理解正態分佈函數的pdf

  • tick 理解正態分佈函數的cdf

  • 勾選 NORM.DIST 函數 - 將標準正態分佈應用於業務數據

  • 勾選理解正態分佈函數的pdf

  • tick 理解正態分佈函數的cdf

  • 勾選 NORM.INV 函數 - 將逆正態分佈應用於業務數據

  • 使用 Norm.INV 應用程序進行營銷分析

  • 勾選 BINOM.DIST 函數 - 將二項式分佈應用於零售業務數據

  • 勾選業務應用程序以控制零售店的風險。

  • 勾選 PV 函數 - 計算標準現金流的現值

  • 勾選 FV 函數 - 計算標準現金流的未來值

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  • 勾選將開發人員選項卡安裝到 Excel 功能區

  • 勾選理解日常工作流程的宏觀方法

  • 勾選宏應用程序簡介

  • 勾選錄製宏的 3 步方法

  • 勾選如何錄製宏?

  • 勾選如何運行錄製的宏?

  • 勾選如何停止宏?

  • 勾選如何刪除宏?

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  • 勾選為按鈕分配不同的宏

  • 勾選更改按鈕的名稱和大小

  • 勾選更多宏的業務應用

  • 勾選 VBA 編程簡介

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在日常的商業世界中,我們需要處理大量的數據和各種數據分析。 因此,MS Office 在幫助我們加快日常工作方面發揮著重要作用。

多年來,各大公司都在不斷努力鼓勵員工學習和提高MS Office應用技能,讓縮短工作時間也能提高工作效率。

本課程結合多年的實踐經驗,讓學員充分利用和了解MS Office各個版本的特點。 從1997年的堅實基礎到Office 365雲版的最新技術,可以靈活使用。

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FOREST ACADEMY森 · 學院除了推廣data analysis 課程數據分析課程 外,還有提供企業培訓企業培訓課程Team Building 活動團隊建立說話技巧說話技巧課程說話技巧訓練溝通技巧溝通技巧課程身心靈課程身心靈健康課程NLP課程NLP技巧銷售技巧銷售技巧課程CSR活動規劃企業社會責任活動減壓工作坊減壓方法放鬆工作坊音叉治療音叉治療課程催眠課程催眠治療解夢催眠治療課程和諧粉彩課程和諧粉彩禪繞畫禪繞畫課程Zentangle課程Art Jamming藝術興趣班企業瑜伽瑜伽課程靜觀瑜伽靜觀YogaParty Games派對遊戲減壓遊戲藤編藤編工藝藤編班到校課程到校興趣班課程兒童心理學課程兒童溝通技巧司儀課程司儀訓練課程面試技巧面試技巧課程DJ課程電台主持課程生涯規劃生涯規劃課程Interview技巧見工技巧和諧粉彩畫和諧粉彩工作坊STEM教育STEM到校課程STEM教學課程STEM課程是什麼 、STEM教材STEM比賽STEM課程科學設計課程STEM教學 、生態課程生態教育STEM興趣班海洋生態教育課程 、STEM教育課程STEM活動VR課程 AR VR課程魚菜共生魚菜共生課程中學IT創新實驗室、 Micro:Bit 課程STEM 證書課程sen教育stem sen學生支援 python 課程python 課程推薦編程課程編程中學STEM小學STEM python 課程python 課程推薦自然教育戶外教育海洋保育海洋教育生態遊自然生態線上學英文zoom 英文班  、 網上教英文dse英文補習英文補習英文補習班網上補習平台線上教英文英文專科補習英文作文班英文作文補習英文寫作班英文寫作補習班 、  英文補底英文補底班如何學好英文婚禮司儀司儀司儀技巧活動司儀小司儀訓練班小司儀課程數學補習補習數學私補數學私人補習私補Hiit運動Hiit減肥Hiit好處、和諧粉彩和諧粉彩治療和諧粉彩技巧和諧粉彩體驗班和諧粉彩工具等服務。

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FAQ

1.) data analysis 課程 | 數據分析課程- 什麼是數據分析?

data analysis 課程 | 數據分析課程- 數據分析是解釋我們收集、組織並以表格、條形圖、折線圖或其他表示形式顯示的數據含義的過程。 這個過程涉及尋找模式——相似之處、差異、趨勢和其他關係——並思考這些模式可能意味著什麼。

在分析數據時,向學生提出以下問題:

  • 你看到什麼模式?

  • 這張圖告訴你什麼?

  • 誰可以使用這些數據? 他們怎麼能用呢?

  • 為什麼這些數據顯示在折線圖中?

  • 為什麼這些數據顯示在折線圖中?

2.)data analysis 課程 | 數據分析課程- 為什麼數據分析很重要?

data analysis 課程 | 數據分析課程- 數據分析對於理論和新思想的發展至關重要。 通過密切關注模式、異常值背後的故事、數據集之間的關係以及可能影響數據的外部因素,學生可能會對理論與證據之間的關鍵區別有更深入的理解。

 

基於數據進行推理和預測的能力是學生需要培養的一項關鍵技能。

在學習數據和統計的過程中,學生還可以了解到某些問題的解決方案取決於假設並具有一定程度的不確定性。 概率和統計中使用的那種推理並不總是直觀的,因此如果課程中沒有包含它,學生就不一定會發展它。 (NCTM, 2000)。

3.)data analysis 課程 | 數據分析課程- 數據分析的過程是什麼?

data analysis 課程 | 數據分析課程- 收集、組織和分析數據的過程並不總是一個簡單的、連續的過程;有時,對數據集的初步分析可能會促使我們以另一種方式看待數據,甚至回過頭來收集額外的數據來檢驗新出現的假設。例如,學生可以調查他們的同學如何運送他們到學校(例如乘汽車、乘公共汽車、步行或其他方式),然後將數據顯示在圓形圖中。

分析此圖中的數據後,學生可能會以不同的方式看待數據。學生可能有興趣了解更多關於開車接送上學的人的信息。他們為什麼要坐車上學?他們在公共汽車路線上嗎?他們和其他學生拼車嗎?他們離學校足夠近可以步行,但選擇騎車嗎?家和學校之間的街區是否太危險而無法步行?走路的人有時也坐車嗎?他們可能會發現“其他”類別中的大多數學生騎自行車上學,並決定創建一個額外的類別。

4.)data analysis 課程 | 數據分析課程- 學習數據分析需要什麼工具?

data analysis 課程 | 數據分析課程- 市場對數據分析的需求和重要性不斷增長,在全球範圍內產生了許多空缺。 由於開源工具比付費版本更受歡迎、用戶友好且以性能為導向,因此將頂級數據分析工具列入候選名單變得有些困難。 有許多開源工具不需要太多/任何編碼,並且設法提供比付費版本更好的結果,例如 – 數據挖掘中的 R 編程和 Tableau public,數據可視化中的 Python。 以下是排名前 10 的數據分析工具列表,包括開源和付費版本,基於它們的流行度、學習和性能。

1.  R Programming
2. Tableau Public
3.Python
4. SAS
5. Apache Spark
6. Excel
7. RapidMiner
8. KNIME
9. QlikView
10. Splunk

5.) data analysis 課程 | 數據分析課程- 如何學習數據分析?

data analysis 課程 | 數據分析課程- 專注於學習處理數據的過程和技術-每種編程語言都有自己的特質,這會導致編碼時遇到很多挫折。編程語言的語法很容易陷入困境,因此您應該專注於學習數據分析的技能。 R 讓你這樣做,因為該語言有詳細的文檔,並且因為許多用戶已經創建了包來使數據分析更容易。這讓您可以詢問有關數據的問題,以便了解如何解決數據問題。語法會因語言而異,但處理數據的概念和想法不會。

一旦你學會瞭如何加載數據並在 R 中完成一些基本任務,你就可以專注於學習更多關於數據操作、機器學習和數據可視化的知識。您需要通過了解數據集的結構以及變量的分佈和關係來學習如何從數據中獲得洞察力。在這些領域中,有許多使用 R 編程語言的教科書和示例。 R 編程語言還有許多用戶創建的包,它們簡化了處理數據的過程。以下是一些推薦的軟件包,可以幫助您更多地了解處理數據的技能。