數(shù)學(xué)建模的十大算法？01、蒙特卡羅算法02、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法。03、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃問(wèn)題。04、圖論算法05、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等

數(shù)學(xué)建模的十大算法？

01、蒙特卡羅算法

02、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法。

03、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃問(wèn)題。

04、圖論算法

05、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法。

06.最優(yōu)化理論的三種經(jīng)典算法:模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。

07、網(wǎng)格算法和窮舉法

08、一些連續(xù)離散化方法

09、數(shù)值分析算法

10、圖像處理算法

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析不僅可以通過(guò)對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，還可以通過(guò)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理建立數(shù)學(xué)模型，分析投資或其他決策的可行性，預(yù)測(cè)未來(lái)收益和風(fēng)險(xiǎn)，為做出科學(xué)合理的決策提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析用事實(shí)說(shuō)話，用數(shù)據(jù)揭示工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，改變憑印象和感覺(jué)做決策的不科學(xué)狀況，客觀地掌握工作中的突出問(wèn)題，使這些問(wèn)題無(wú)可爭(zhēng)議地反映在我們面前，促使人們努力提高水平，改正錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)分析提高了工作效率，增強(qiáng)了科學(xué)管理。

我們收集數(shù)據(jù)，做報(bào)告，是信息采集，信息加工，信息整合；結(jié)論是我們需要輸出的信息的描述，也就是我們需要告訴別人信息是什么；因?yàn)樾畔⒑芏?，所以需要整理，也因?yàn)檎?，所以需要提取有用的信息?/p>

一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析專家需要具備以下能力:

1.業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和顯示。它有一個(gè)重要的前提，就是需要懂業(yè)務(wù)，包括行業(yè)知識(shí)，公司業(yè)務(wù)和流程，最好有自己獨(dú)到的見(jiàn)解。數(shù)據(jù)分析的目的是通過(guò)研究數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型和成長(zhǎng)。如果脫離行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析只是一堆毫無(wú)價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表。

2.管理能力。一方面，數(shù)據(jù)分析師需要搭建數(shù)據(jù)分析框架，確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。另一方面，要根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究根本原因，為下一步的工作目標(biāo)做出指導(dǎo)性的計(jì)劃。

3.分析能力。數(shù)據(jù)分析師必須掌握一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并結(jié)合自己的工作實(shí)際靈活運(yùn)用。數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)分析方法有:對(duì)比分析、分組分析、交叉分析、結(jié)構(gòu)分析、漏斗圖分析、綜合評(píng)價(jià)分析、因子分析、矩陣相關(guān)分析等。高級(jí)分析方法包括:相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、時(shí)間序列等。

4.使用工具的能力。數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具。面對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師必須掌握相應(yīng)的工具來(lái)收集和清理這些數(shù)據(jù)。清洗、分析和處理，以快速準(zhǔn)確地獲得最終結(jié)果。常用的工具有:EXCEL、SQL、Python、R、BI等。

5.設(shè)計(jì)能力。是指利用圖表和圖形，清晰明了地展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)，使分析結(jié)果一目了然。圖表設(shè)計(jì)是一個(gè)大問(wèn)題。如何選擇圖形，如何設(shè)計(jì)版面，如何搭配顏色等。都需要掌握一定的設(shè)計(jì)原則。

如果你自學(xué)能力很強(qiáng)，可以參考網(wǎng)上推薦的書籍，自己拿起書找一些案例開(kāi)始學(xué)習(xí)。

如果需要前輩指導(dǎo)，可以按照CDA數(shù)據(jù)分析學(xué)院老師推薦的學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析:

首先，數(shù)據(jù)分析師需要三種能力:技術(shù)(編程)、數(shù)據(jù)分析方法和行業(yè)知識(shí)。

第一，數(shù)據(jù)分析技術(shù)

主要包括excel、sql、BI分析工具。

數(shù)據(jù)分析是一個(gè)很大的概念，相關(guān)領(lǐng)域有很多分析工具，包括:

1.Excel工具(Excel的強(qiáng)大功能必須單獨(dú)列出)

2.專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具:SPSS、SAS、Matlib等。

3.數(shù)據(jù)分析編程工具:Python、R等。

4.商業(yè)智能的BI工具

本文主要想推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI是商業(yè)智能，通常指用于商業(yè)分析的技術(shù)和工具。通過(guò)獲取和處理原始數(shù)據(jù)，可以將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)活動(dòng)。Gartner將BI定義為一個(gè)通用術(shù)語(yǔ)，包括應(yīng)用程序、基礎(chǔ)架構(gòu)和工具。通過(guò)獲取數(shù)據(jù)和分析信息來(lái)改進(jìn)和優(yōu)化決策和績(jī)效，形成了一套最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具使數(shù)據(jù)分析變得更加容易。

自助式BI(也稱為自助式分析)是一種新的數(shù)據(jù)分析方法。讓沒(méi)有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，通過(guò)豐富的數(shù)據(jù)交互和探索功能，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，從而輔助業(yè)務(wù)決策。自助式BI分析功能可以來(lái)自獨(dú)立的BI軟件，也可以由行業(yè)應(yīng)用軟件直接提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，提供自助式BI分析功能，使終端用戶能夠靈活地與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，探索數(shù)據(jù)背后的原因，發(fā)掘更多的價(jià)值，為決策提供有效的數(shù)據(jù)支持。在dashboard的設(shè)計(jì)分析階段，提供了圖表聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等交互分析功能，用戶只需很少的操作就能找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助BI的價(jià)值

在使用傳統(tǒng)BI軟件的企業(yè)中，首先需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市，然后IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建分析看板和報(bào)告。然而，隨著企業(yè)發(fā)展的加速，業(yè)務(wù)用戶需要更快速、更輕松地訪問(wèn)數(shù)據(jù)，這將有助于他們?cè)趶?fù)雜多變的環(huán)境中做出更好的決策。用自助b。I分析工具可以滿足這種需求，改善企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到BI交互分析的全流程提供了高度易用的分析體驗(yàn)。分析師通過(guò)拖放來(lái)快速完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不僅設(shè)計(jì)過(guò)程，而且結(jié)果都具有高度自助和靈活的數(shù)據(jù)探索能力。分析過(guò)程和業(yè)務(wù)深度融合，真正做到了科學(xué)決策和業(yè)務(wù)管理并行。

自己準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建儀表板和報(bào)告。

業(yè)務(wù)人員可以設(shè)計(jì)自己的儀表盤和報(bào)表，根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求分析數(shù)據(jù)，選擇合適的數(shù)據(jù)可視化效果，形成分析意見(jiàn)。他們還可以直接分析自己的Excel等數(shù)據(jù)，從而避免了以前花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后交給IT部門開(kāi)發(fā)(或?qū)嵤S商)的業(yè)務(wù)模式，可以提高企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)效率，適應(yīng)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

常用的數(shù)據(jù)分析方法包括以下13種:

1.描述統(tǒng)計(jì)學(xué)

描述性統(tǒng)計(jì)是指利用一般數(shù)據(jù)的制表和分類、圖形和計(jì)算來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度和峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)測(cè)試

參數(shù)檢驗(yàn)主要包括U檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)。

1)U-檢驗(yàn)條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布。

2)T檢驗(yàn)條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布。

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)一般分布的一種假設(shè)，

主要方法有卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)式檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-數(shù)量檢驗(yàn)等。

3.可靠性分析:檢查測(cè)量的可靠性，如問(wèn)卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表分析:用于分析離散變量或固定變量之間是否存在相關(guān)性。

5.相關(guān)性分析:研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關(guān)系，探索具有依賴關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。

6.方差分析

使用條件:每個(gè)樣本必須是獨(dú)立的隨機(jī)樣本；每個(gè)樣本都來(lái)自正態(tài)分布的總體；人口方差相等。

7.回歸分析

包括:一元線性回歸分析、多元線性回歸分析、Logistic回歸分析及其他回歸方法:非線性回歸、有序回歸、加權(quán)回歸等。

8.聚類分析:將樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其特征進(jìn)行分類，尋找合理的統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量事物的相似性。

9.判別分析:根據(jù)一批分類明確的樣本建立判別函數(shù)，盡量減少誤判的情況，進(jìn)而判斷給定的新樣本來(lái)自哪個(gè)人群。

10.主成分分析:將一組相關(guān)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一組新的獨(dú)立指標(biāo)變量，用少數(shù)幾個(gè)新的指標(biāo)變量就能綜合反映原多指標(biāo)變量所包含的主要信息。

11.因子分析:一種發(fā)現(xiàn)隱藏在多元數(shù)據(jù)中，但不能直接觀察到的方法。影響或支配可測(cè)變量潛在因素的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，估計(jì)潛在因素對(duì)可測(cè)變量的影響程度以及潛在因素之間的相關(guān)性。

12.R0C分析

R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二元分類方法(分界值或測(cè)定閾值)繪制的曲線，以真陽(yáng)性率(靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率(1-特異性)為橫坐標(biāo)。

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析，生存分析，對(duì)應(yīng)分岔，決策樹分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。