应用型AB等级考试,应用能力ab级

1. 考本科什么意思？
2. 如何学习数据分析？

考本科什么意思？

考本科是指高等教育的基本组成部分，一般由大学或学院开展，极少部分高等职业院校已经开展应用型本科教育。本科教育重于理论上的专业化通识教育，应用型本科侧重于应用上的专业教育和实际技能教育。

　　在中国，大学本科学历主要分为全日制本科和非全日制本科两种。全日制本科（又称普通本科）通常是由全国各地的普通高等学校招生全国统一考试、自主招生或保送等方式进行招生，学制4—6年；另外应届专科毕业生可以通过统招专升本选拔考试接受本科阶段教育，学制2年。

本科一般是指本科教育。本科教育是高等教育的中级层次，与专科教育、研究生教育构成高等教育内部的三个层次，为高等教育的主干部分。

本科录取一般分为四个批次。提前批，一批，二批，三批。（部分省份取消三本，二三批合并到二批招生）提前批是特殊考生：国防生，免费生，专项生，军事类，艺术类，体育类...... 一批：重本即重点本科。 按照学校科研级别不同大致划分AB两类。

A类：211工程大学，即全国重点大学，其中的A+以上大学，为教育部直属大学，985大学，重点中的重点。

如何学习数据分析？

很高兴回答您的问题。

作为一个数据分析师，结合工作我谈谈我自己的看法。

首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。

其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。

再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。

最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。

特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。

希望对您有帮助。

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

谢邀

现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。

可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。

大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。

目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。所以，随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。

以上就是本人对大数据的看法，喜欢的可以加个关注，点个赞。

对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：

1. 了解基础知识：首先，学习数据分析需要掌握一些基础知识，例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
2. 学习统计学和数学知识：数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念，例如概率、***设检验、回归分析等等。因此，建议在学习数据分析前，先学习一些基础的统计学和数学知识。
3. 使用数据分析工具：了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具，而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具，并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
4. 实践练习：理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步，更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习，例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
5. 加入社群：加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验，并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
6. 选择合适的 BI 工具：根据您的数据分析需求，选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程，并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具，请考虑参加培训课程或在线教程。

学习数据分析需要一定的时间和精力， 通过坚持不懈地学习和实践， 可以掌握这一重要的技能，并且走向高薪数据分析，数据挖掘，数据开发等岗位。

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