数据分析培训测试题

数据分析培训测试题

1. 下面哪一个QC工具是根据二八法则的原理制作的（）

A、直方图

B、因果图

C、柏拉图

D、控制图

答案： C

2. 6σ水平的缺陷率比4σ水平的缺陷率提高了多少倍（）

A、约1800倍

B、约27倍

C、约60倍

D、约20000倍

答案： A

3. 在解释Cp和Cpk的关系时，正确的表述是（）。

A、规格中心与分布中心重合时，Cp=Cpk

B、C pk 总是大于或等于Cp

C、 Cp和Cpk之间没有关系

D、 Cpk 总是小于Cp

答案：A

4. 散点图是用来判断数据间的

A、分布情况

B、原因分析

C、相关性

D、离散程度

答案：C

5. 以下不是用来衡量数据分布散布程度的（）。

A、极差

B、方差

C、标准差

D、众数

答案：D

6. 下方不是实验设计DOE的原则的是

A、随机化

B、重复性

C、对照

D、区组化

答案：C

7. 数据5、3、2、1、4的平均数是（）

A、2

B、5

C、4

D、3

答案：D

8. 六个学生进行投篮比赛，投进的个数分别为2，3，3，5，10，13，这六个数的中

位数是（）

A、3

B、4

C、5

D、6

答案：B

9. 10名学生的体重分别是41、48、50、53、49、53、53、51、67（单位kg ），这

组数据的极差是（ ）

A 、27

B 、26

C 、25

D 、24

答案：B

10. 中学人数相等的甲、乙两班学生参加了同一次数学测验，班平均分和方差分别为X

甲=82分，X 乙=82分，S 2甲=245分2，S 2 乙=190分2。那么成绩较为整齐的是 ( )

A 、甲班

B 、乙班

C 、两班一样整齐

D 、无法确定。

答案：B

11. 直方图分布型态解析中,图形显示有异常原因混入的类型为 ( C )

A.折齿型

B.高原型

C.孤岛型

D.偏向型

答案： C

12. 使用（ ）方法即可想把相当复杂的资料进行处理，即运用此方法把这些资料加以

有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。

A 、柏拉图法

B 、管制图法

C 、散布图法

D 、层别法

答案： D

13. 当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对这

两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过（ A ）法来确认二者之间的关系。

A 、 散布图

B 、柏拉图

C 、直方图

D 、控制图

答案： A

14. 当一个质量问题发生时，应确定问题，再通过5M1E 即人、机、料、法、环，互不

干涉五个环节进行工序顺序分类，如有必要，可再次细分至可以直接采取行动的一种方法是（ ）。

A 、检查法

B 、管制图法

C 、因果图法

D 、柏拉图法 答案： C

15. 一个 32 的实验设计意味着我们会有

A 、 两个水平, 三个因子

B 、 两个水平, 三个因子, 两个中心点

C 、 三个水平, 三个因子

D、三个水平, 两个因子

答案：D

16. 我司蒸汽单耗要求要求为Φ0.65±0.01mm，检验结果表明，其蒸汽单耗均值为

X=0.657mm，标准差为σ=0.012 ，该生产过程的离散率为（ A ）。

A、1.83

B、1.85

C、1.82

D、1.2

答案：A

17. Kano模型主要用于（A）

A、顾客需求分析

B、差异分析

C、问题分析

D、市场分析

18. 根据KANO 模型分析顾客对手机的需求，有人提出手机电池要安全（不能爆炸），

这一需求应属于（）

A、期望型需求（满意度与满足要求的程度成正比）

B、兴奋需求

C、基本需求

D、以上都不对

答案：C

19. 在FMEA中，失效影响的评价是用什么来表示的( )

A、严重度B.可检测度C.发生频度D.以上都是

答案：A

20. 失效模式及后果分析（FMEA）从3方面考察事件的风险程度，以下哪一项不是？

A失效事件后果的严重程度B引起失效事件的潜在原因的发生频率

C控制失效事件的成本D失效事件或者潜在原因是否容易被发现

答案：C

21. “样本最大值和最小值之间的差异”，描述的是样本极差

答案：对

22. 六西格玛解决问题五步法为定义，测量，分析，改进，控制。

答案：对

23. 鱼骨图的要因必须按5M1E（人，机器，材料，方法，测量，环境）进行分类。

答案：错

24. 绘制鱼骨图时对于小组成员提出的不切实际的想法需指出予以否定。

答案：错

25. 绘制柏拉图时其他项所占比例为25%时我们需再次细分层次重新调查数据绘制柏

拉图。

答案：对

26. 点子较为集中地分布在某条非线性的曲线周围,当X变化时,Y则按某种曲线规律作

相应的变化.说明X与Y线性相关。（ ×）

答案：错

27. 柏拉图中有累计影响度线，将累计影响度达到80%左右时对应的少数几个项目确定

为产生重要作用的或最具改进效果的关键项目。（√）

答案：对

28. FEMA失效模式分析中越难测量，探测度分值越低。

答案：错

29. 失效模式的严重度在改进前的打分比改进后的打分低。

答案：错

30. 6σ既是一种尺度，又是一种工具；作为尺度的6σ，追求的是100万个产品中只

有3.4个不良品。

答案：对

人教版小学三年级数学《简单的数据分析》教学案例

【第一课时】 简单的数据分析 一、 教学目标 1. 进一步认识横向条形统计图和起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图。 2. 让学生根据统计图进行初步的数据分析，通过分析寻找信息，并根据这些信息作出 进一步的判断和决策。 3. 通过数学活动体验与同伴交流学习的乐趣，培养学生对数学的亲切感，感受数学与 生活的密切联系感受统计知识对于生活的指导作用。 二、 教学重点 认识不同的条形统计图法。 三、 教学难点 进行简单的数据分。 四、 教学具准备 电脑课件。 五、教学过程 （一）纵向条形统计图 出示图片：我带你们看一个地方，你们知道这是哪吗？（水立方）这是哪？（鸟巢） 师：北京为了筹备第29 届奥运会除了新建了这两个标志建筑以外，还改建了一些原有 的体育馆，比如工人体育馆和首都体育馆。知道它们分别可以容纳多少名观众吗？ 【课件演示】：奥运会场馆情况统计图 工人体育馆首都体育馆 人水立方 奥运场馆容纳人数统计图 鸟巢

1．这是一份？（板书：统计图）这份统计图和我们二年级学过的有什么不同？ 2．我们看看工体的座位情况，它有多少座位啊？怎么知道的？ 师：如果按我们以前学过的统计图那样，每个小格代表2或者5行不行？ 小结：得按照数据的大小来决定单位格代表多少。 3．首体呢？在什么范围？怎么看的？（出示：18000） 师：观察这张统计图，如果去掉竖线，你还认识吗？ 4．水立方里可以容纳多少人呢？为什么？ 5．鸟巢的座位数占9个格多一点，你猜猜鸟巢有多少座位？为什么都估计90000多？ 看来单位格表示多少特别重要。（出示91000人） 师：我们都知道开幕式在鸟巢进行，为什么？（场馆大，容人多。） 你是通过什么猜的？（板书：数据） 师：如果把这张图改变方向，你还认识吗？ （二）横向条形统计图 师：绿色奥运需要我们每个人的努力。一起看看北京用水的情况是怎样的。 【课件演示】 北京市部分生活用水情况与北海蓄水量对比统计图 北海 的蓄水量 洗浴业 洗车业 1．这张统计图和我们之前学过的有什么不同？（横向） 2．课件：这是哪里？（北海）知道北海有多少水吗？（出示：60 ）怎么知道的？ 师：这是一家洗浴中心，现在北京大街上的洗浴中心越来越多了，北京市所有洗浴中心的年用水量是（出示：条形）你们为什么表示惊奇？

在线监测数据分析系统用户手册

在线监测数据分析系统 用户手册

目录 1. 概要信息 (3) 1.1. 概述 (3) 1.2. 使用授权许可 (4) 1.3. 手册的组织 (4) 1.4. 名词定义及缩略词 (4) 2. 系统功能概述 (5) 2.1. 登录系统 (5) 2.2. 我的桌面 (5) 2.3. 实时数据 (6) 2.4. 待办事项 (8) 2.5. 异常情况 (12) 2.6. 设备审核 (18) 2.7. 数据分析 (36) 2.8. 数据同步 (53) 2.9. 系统管理 (55)

1.概要信息 1.1.概述 在线监测数据分析系统将系统数据收集到数据库中，并实现数据展示、发布上报和预警，同时提供功能强大的共享查询和分析展示系统。主要的工作有四项，一是搭建数据库的软件基础平台，二是完成各种数据源的数据导入工具开发，三是开发部分应用分析模板，四是建设上报系统及展示平台。该系统在整体设计思想上要具备较好的超前性，并采用业界当前先进的主流技术，确保实现的系统能至少满足 5 年业务发展的需要。同时为了满足系统在很长的生命周期内有持续的可维护性和可扩展性，获得更高的发展起点，应采用国内已有成熟技术与引进国外先进技术相结合的原则，开发具有自主版权的应用系统。 ◆应用 J2EE 规范，开发具有开放性、可移植性、高伸缩性的接口和组件。 ◆系统以通用软件平台为基础，在平台之上扩展业务功能。 ◆系统以 B/S 的应用模式，易操作、易维护。 ◆数据处理组件支持 Oracle、MS SQL Server、DB2 等。 ◆与微软视窗系统完成兼容。

1.2.使用授权许可 1.3.手册的组织 第一章.概要信息 第二章.系统功能概述 1.4.名词定义及缩略词 参见打开主界面的图片，认识界面的名词定义。

大数据平台方向教学计划

大数据平台课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据载体，大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握；并通过本课程，掌握大数据平台的理念，为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。 二、课程性质与作用 课程性质大数据平台搭建核心课程。 课程作用 大数据平台搭建核心课程，是整个大数据中基础的一环。在实际工作中，掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位，即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中，必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识，比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后，为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解，在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。 三、课程目标 课程教学以生产环境搭建为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，在理解大数据平台架构的过程中，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论

与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境，并且在企业相关架构选择有微调时，能够触类旁通，也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。 4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。 5.Hadoop生态其他组件的安装和应用，Yarn &zookeeper。 6.离线工具ETL和hive的安装及应用。 （二）能力目标 1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用中，针对技术框架的微调，能够应对并能够调试验证成功。 四、课程设计 主要指课程设计的总体思路： 课程设计围绕大数据基础设施的搭建，并考虑到实际企业生产环境中的应用场景，从先导知识，基础知识，生态知识及扩展知识。

合肥舆情监测系统平台数据分析报告

武汉舆情监测系统平台数据分析报告 监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：武汉 媒体类型：全部 信息类型：全部 信息倾向性：全部 去重类型：相同URL去重 查询类型：发布信息 报告导出：2020-02-20 18:34:17 一、趋势分析 在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生74670条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生1766条信息。 （一）整体趋势 监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 74670 1766 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0

2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势 （三）原创/转发分布

类型数据量占比 原创声量34096 45.66% 转发声量40574 54.34% （四）媒体/网民趋势 （五）媒体/网民分布 类型数据量占比

大数据分析方向教学计划

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark 等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/ 分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/ 实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux 的操作 2.掌握开发语言R 或python

数据的分析单元教学计划

数据的分析单元教学计划 It was last revised on January 2, 2021

第二十章数据的分析单元教学计划一、教学目标 1．掌握平均数、中位数、众数的概念，并会求一组数据的平均数、中位数、众数。 2．掌握加权平均数的概念，知道权的差异对加权平均数的影响，并能用加权平均数解释一些现象。 3．了解平均数、中位数、众数的差别，初步体会它们在不同情境中的应用。 4.会求一组数据的极差和方差； 5.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差； 二、教学重点： 1.理解平均数、中位数、众数、极差和方差的概念，并能根据所收集或提供的信息熟练求出一组数据的平均数、中位数、众数、极差和方差； 2.能利用科学计算器求一组数据的算术平均数； 3.了解平均数、中位数、众数的差别，体会它们在不同情境中的应用。 三、教学难点： 1.对平均数、中位数及众数之间区别的要求定位； 2.对加权平均数的定位。 3.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差 四、学情分析

在信息技术不断发展的社会里，人们面临着更多的机会和选择，常常需要处理大量的纷繁复杂的信息，而随着计算机等技术的飞速发展，数据日益成为重要的信息，为了更好地适应社会，人们不仅要收集数据，还要对所收集的数据进行加工处理，进而作出评判，其中“平均水平”是最为常用的一个评判指标，本章通过实际背景，引入了刻画“平均水平”的三个数据代表，以让学生获取一定的评判能力。 五、教学措施 1．注重教学素材的来源渠道和呈现方式多样化以及数据的真实科学性。可以组织一些调查或文献检索等活动，充分挖掘学生生活中的教学素材，将知识的学习放在解决问题的情境中，作为数据处理过程的一部分，使学生体会数学与现实的联系。 2．注重学生的活动，特别是小组合作的活动，鼓励学生通过独立思考与交流，寻求解决问题的方法，获得数学活动经验。 3．议一议等教学活动中，鼓励学生思维的多样性，避免评价的统一性。 4．鼓励学生使用计算器处理复杂的数据，注重其他课程资源（如信息技术、媒体）的开发与利用。有条件的地区或学校可尝试让学生用计算机等现代化手段处理数据。 六、教学中应注意的问题 1、注重对学生活动的评价，主要评价学生的参与程度、活动过程中的思维方式，与同学合作交流的 情况等。 2、关注学生对知识技能的理解与应用。 3、提倡运用定性的方法对学生进行评价。 七、课时安排：

大数据分析培训哪个好

大数据分析培训哪个好 大数据分析培训哪个好？千锋老师认为，要讨论大数据分析培训哪个好，一定要选择比较专业的大数据分析培训班，首先得说说学大数据为什么要选择专业的大数据分析培训学习班。 学习大数据为什么一定要选专业的大数据分析培训学习班？ 因为专业的培训机构拥有专业的大数据学习大纲，拥有专业的大数据授课老师，拥有专业的实战项目。每一项专业的指导都是在为你的技术精致打磨，将你成功从小白蜕变成大数据技术大神。 为什么说千锋是专业的大数据培训学习班？ 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。

不同于其他机构附加大数据，千锋教育大数据培训课程科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门的大数据技术。与亚马逊达成战略合作，国际化标准上线学员项目，每一名大数据程序员都必须有一个面试官无法拒绝的项目。 为什么千锋大数据分析培训很专业？自然是强大的讲师团队做支撑 千锋大数据分析培训由工作17年的开发经验的大牛(总监级)进行授课，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动、讲解除了本专业以外的知识，进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析的周边工具的编写打下良好的基础。 在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。 大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。如果你想获得更高的薪资，如果你想转行加入大数据行业，千锋绝对是绝佳选择。快加入千锋大数据分析培训，只需20周，带你一站式搞定匪夷所思的大数据技术!

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

大数据研究分析方向教学计划

大数据分析方向教学计划

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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

最新整理数据分析培训提纲.doc

数据分析培训提纲 1．概论 1.1数据分析的重要性 （1）贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。 信息：有意义的数据。 数据：能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。 （2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 （3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 （4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力 因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 1.2数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 （1）收集范围 产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。 （2）收集方法 1）各种报表和原始记录（注意分类） 2）区域网中的数据库 3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 （3）收集的要求 1）及时 2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾” 3）完整数据项目齐全，数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 （1）数据的审查和筛选 剔除奇异点，确定数据是否充分 （2）数据排序 按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序 （3）确定分析内容，进行统计分析 （4）分析判断 在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。 （5）编写报告 对分析判断得出的规律、趋势整理成报告（附有直观的图表）

大数据分析培训课程可以这么学

从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大

环保在线监测系统解决方案

环保在线监测系统解决方案 上海领萃环保科技公司 一、方案概况 污染物在线监测系统是环保监测与环境预警的信息平台。系统采用先进的无线网络，涵盖水质监测、环境空气质量监测、固定污染源监测（CEMS）、以及视频监测等多种环境在线监测应用。系统以污染物在线监测为基础，充分贯彻总量管理、总量控制的原则，包含了环境管理信息系统的许多重要功能，充分满足各级环保部门环境信息网络的建设要求，支持各级环保部门环境监理与环境监测工作，适应不同层级用户的管理需求。 二、方案架构 污染物在线监测系统设计构成： 1、连续、及时、准确地监测排污口（环境空气）各监测参数及其变化状况； 2、中心站可随时取得各子站的实时监测数据，统计、处理监测数据，编制报告 与图表，并可输入中心数据库或上网查询； 3、收集并可长期储存指定的监测数据及各种运行资料、环境资料备案检索； 4、系统具有监测项目超标及子站状态信号显示、报警功能； 5、具有自动运行、停电保护、来电自动恢复功能； 6、运维状态测试，例行维修和应急故障处理； 三、污染物在线监测系统解决方案 1、环境空气质量在线监测解决方案 空气质量监测系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。 1.1系统构成 环境空气质量在线监测系统包括监测子站、中心站、质量保证实验室和系统支持实验室。子站的主要任务是对环境空气质量和气象状况进行连续自动监测，由采样装置、监测分析仪、校准设备、气象仪器、数据传输设备、子站计算机或数据采集仪以及站房环境条件保证设施等组成，如下图所示： 环境空气质量监测的参数主要包括SO2、NOX、O3、CO、PM10(2.5)、气象参数。 1.2系统特点 核心仪表采用该领域内国际先进水平的厂商产品，具有多项认证，如USEPA，TUV，CE，CPA等； 可提供不同类型空气站解决方案，如四类常规空气质量监测站、路边空气质量监测站、移动空气质量监测站等； 拥有世界最先进的环境空气质量痕量级分析仪，最低检测限达到50ppt，广泛应用于空气质量背景站和农村监测站； 在系统集成上完美发挥各仪表特点，充分显示产品技术先进性，并具有专用的数据采集系统，与API或HORIBA仪器采用数据式通讯，中心数据管系统AQMS-EGRP，

试验设计和数据分析第一次作业习题答案解析

习题答案 1．设用三种方法测定某溶液时，得到三组数据，其平均值如下： 试求它们的加权平均值。 解：根据数据的绝对误差计算权重： ， ， 因为 所以 2．试解释为什么不宜用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量。 答：因为用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量时，所产生的相对误差较大。如3．测得某种奶制品中蛋白质的含量为 ，试求其相对误差。 解： 4．在测定菠萝中维生素C含量的测试中，测得每100g菠萝中含有18.2mg维生素C，已知测量的相对误差为0.1%，试求每100g菠萝中含有维生素C的质量范围。 解： ，所以 所以m的范围为 或依据公式 5．今欲测量大约8kPa（表压）的空气压力，试验仪表用1）1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；2）标尺分度为1mm的U型管水银柱压差计；3）标尺分度为1mm的U形管水柱压差计。 求最大绝对误差和相对误差。 解：1）压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa， 则 2）1mm汞柱代表的大气压为0.133KPa，

所以 3）1mm水柱代表的大气压： ，其中 ，通常取 则 6．在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次评定。样本测定值为3.48，3.37，3.47，3.38，3.40，3.43，求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、标准差s、标准差、样本方差、总体方差、算术平均误差和极差 。 解： 7．A与B两人用同一种分析方法测定金属钠中的铁，测得铁含量（ ）分别为： 分析人员A：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0 分析人员B：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0 试问A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异？（ ） 解：依题意，检验A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异，采用F双侧检验。根据试验值计算出两种方法的方差以及F值： ，

数据分析培训课程_武汉大数据培训机构

https://www.wendangku.net/doc/9515413210.html, 数据分析培训课程_武汉大数据培训机构 数据分析培训课程？数据分析师需要懂哪些技术？光环大数据了解到，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 因此学习数据分析培训课程是很有必要的！ 数据分析培训课程有哪些？分析师需要懂哪些技术？ 我们可以根据光环大数据的数据分析培训班的课程体系进行了解： 课程一阶段：WEB前端实战开发 学习内容：WEB前端开发 课程二阶段：数据库实战

https://www.wendangku.net/doc/9515413210.html, 学习内容：数据库实战开发 课程三阶段：Python实战开发 学习内容：Python实战开发 课程四阶段：Echart数据分析 学习内容：Echarts数据分析 课程五阶段：D3大数据分析 学习内容：D3数据分析 课程六阶段：阿里云魔镜大数据分析学习内容：阿里云魔镜大数据分析

https://www.wendangku.net/doc/9515413210.html, 课程七阶段：SmartBI大数据分析 学习内容：SmartBI大数据分析 课程八阶段：Sap Design Studio大数据分析 学习内容：Sap Design Studio大数据分析 课程九阶段：Tableau大数据分析 学习内容：Tableau大数据分析 课程十阶段：R语言大数据分析 学习内容：R语言大数据分析 课程十一阶段：七大行业数据建模可视化分析 学习内容：七大行业数据建模可视化分析 课程十二阶段：大数据可视化分析项目实战 学习内容：大数据可视化分析项目实战 为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构

微震监测数据处理系统详细设计说明书

微震监测数据处理系统 软件详细设计说明书 学生姓名王建旭学号 0808140505 学生姓名王智杰学号 0808140512 学生姓名汤玉杰学号 0808140119 学生姓名毕国兴学号 0808140727 专业电子信息科学与技术年级 08级 指导教师劳彩莲职称副教授 学院信息与电气工程学院 中国农业大学教务处制 2011年 7月

目录 1 目的 (3) 2 代码框架描述 (3) 2.1 源文件说明 (3) 2.2 系统配置文件说明 (3) 3 系统结构关系图 (4) 4 单文档多视的创建与通讯子模块详细设计说明 (4) 4.1 数据结构 (5) 4.2 处理流程详细说明 (5) 4.3 编码设计 (6) 5 OpenGL子模块详细设计说明 (7) 5.1 数据结构 (8) 5.2 处理流程详细说明 (10) 5.3 部分重要编码设计 (10) 5.3.1函数SetGoal(float x,float y,float z,float color) (11) 5.3.2函数RenderScene() (12) 6 微震列表子模块详细设计说明 (12) 6.1 数据结构 (13) 6.2 处理流程详细说明 (13) 6.3 编码设计 (18) 7 SQL Server数据库详细设计说明 (19) 7.1 数据结构 (21) 7.1.1 数据库信息模型： (21) 7.1.2数据库逻辑模型 (21) 7.1.3数据库结构的详细设计 (21) 7.2 数据库系统的建立 (22) 7.2.1 数据库建立 (22) 7.2.2表的建立和管理 (22) 8 详细微震情报表子模块详细设计说明 (22) 8.1 数据结构 (23) 8.2 处理流程详细说明 (23) 8.3 编码设计 (24)

(完整版)环保在线监测系统解决方案

. 环保在线监测系统解决方案上海领萃环保科技公司

一、方案概况 污染物在线监测系统是环保监测与环境预警的信息平台。系统采用先进的无线网络，涵盖水质监测、环境空气质量监测、固定污染源监测（CEMS）、以及视频监测等多种环境在线监测应用。系统以污染物在线监测为基础，充分贯彻总量管理、总量控制的原则，包含了环境管理信息系统的许多重要功能，充分满足各级环保部门环境信息网络的建设要求，支持各级环保部门环境监理与环境监测工作，适应不同层级用户的管理需求。 二、方案架构 污染物在线监测系统设计构成： 1、连续、及时、准确地监测排污口（环境空气）各监测参数及其变化状况； 2、中心站可随时取得各子站的实时监测数据，统计、处理监测数据，编制报告 与图表，并可输入中心数据库或上网查询； 3、收集并可长期储存指定的监测数据及各种运行资料、环境资料备案检索； 4、系统具有监测项目超标及子站状态信号显示、报警功能； 5、具有自动运行、停电保护、来电自动恢复功能； 6、运维状态测试，例行维修和应急故障处理； 三、污染物在线监测系统解决方案 1、环境空气质量在线监测解决方案 空气质量监测系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。 1.1系统构成 环境空气质量在线监测系统包括监测子站、中心站、质量保证实验室和系统支持实验室。子站的主要任务是对环境空气质量和气象状况进行连续自动监测，由采样装置、监测分析仪、校准设备、气象仪器、数据传输设备、子站计算机或数据采集仪以及站房环境条件保证设施等组成，如下图所示： 环境空气质量监测的参数主要包括SO2、NOX、O3、CO、PM10(2.5)、气象参数。 1.2系统特点 1.2.1系统集成优势

第二十章数据的分析单元教学计划

第二十章数据的分析单元教学计划 一、教学目标 1．掌握平均数、中位数、众数的概念，并会求一组数据的平均数、中位数、众数。 2．掌握加权平均数的概念，知道权的差异对加权平均数的影响，并能用加权平均数解释一些现象。 3．了解平均数、中位数、众数的差别，初步体会它们在不同情境中的应用。 4.会求一组数据的极差和方差； 5.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差； 二、教学重点： 1.理解平均数、中位数、众数、极差和方差的概念，并能根据所收集或提供的信息熟练求出一组数据的平均数、中位数、众数、极差和方差； 2.能利用科学计算器求一组数据的算术平均数； 3.了解平均数、中位数、众数的差别，体会它们在不同情境中的应用。 三、教学难点： 1.对平均数、中位数及众数之间区别的要求定位； 2.对加权平均数的定位。 3.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差 四、学情分析 在信息技术不断发展的社会里，人们面临着更多的机会和选择，常常需要处理大量的纷繁复杂的信息，而随着计算机等技术的飞速发展，数据日益成为重要的信息，为了更好地适应社会，人们不仅要收集数据，还要对所收集的数据进行加工处理，进而作出评判，其中“平均水平”是最为常用的一个评判指标，本章通过实际背景，引入了刻画“平均水平”的三个数据代表，以让学生获取一定的评判能力。 五、教学措施 1．注重教学素材的来源渠道和呈现方式多样化以及数据的真实科学性。可以组织一些调查或文献检索等活动，充分挖掘学生生活中的教学素材，将知识的学习放在解决问题的情境中，作为数据处理过程的一部分，使学生体会数学与现实的联系。 2．注重学生的活动，特别是小组合作的活动，鼓励学生通过独立思考与交流，寻求解决问题的方法，获得数学活动经验。 3．议一议等教学活动中，鼓励学生思维的多样性，避免评价的统一性。 4．鼓励学生使用计算器处理复杂的数据，注重其他课程资源（如信息技术、媒体）的开发与利用。有条件的地区或学校可尝试让学生用计算机等现代化手段处理数据。 六、教学中应注意的问题

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管

郑州舆情监测系统平台数据分析报告

郑州舆情监测系统平台数据分析报告 监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：郑州 媒体类型：全部 信息类型：全部 信息倾向性：全部 去重类型：相同URL去重 查询类型：发布信息 报告导出：2020-02-20 18:40:10 一、趋势分析 在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生2750条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生85条信息。 （一）整体趋势 监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 2750 85 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0

2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势 （三）原创/转发分布

类型数据量占比 原创声量1071 38.95% 转发声量1679 61.05% （四）媒体/网民趋势 （五）媒体/网民分布 类型数据量占比

流量监测分析系统技术白皮书

目录 一、前言 (2) 二、以业务应用为中心的监测分析技术 (3) 2.1 需求背景 (3) 2.2 异常流量分析系统简介 (4) 2.3 系统架构与流程 (5) 2.4 系统特点与优势 (5) 三、功能 (7) 3.1核心功能 (7) 3.1.1流量统计分析 (8) 3.1.2异常流量分析 (8) 3.1.3报警与追踪取证 (9) 3.1.4统计报表 (9) 3.2特色技术 (10) 3.2.1快速流量数据处理技术 (10) 3.2.3先进的流量分析技术 (11) 3.2.3灵活高效的异常分析 (12) 3.2.4及时有效的处理机制 (12) 3.2.5智能的跟踪分析技术 (13) 3.3产品部署 (13) 3.4产品技术参数 (15) 四、硬件配置参数 (16) 五、总结 (17)

一、前言 业务安全是政府和企业安全需求的核心。在信息化时代，越来越多的政府和企业业务由网络化应用系统承载。我们就不难理解，保障应用系统的安全稳定和高效运行是IT管理部门的主要工作内容和目标。 随着信息化工作的推进，越来越多的应用系统交叉部署于网络。从关键应用（如PKI、基础资源库综合查询等）、一般应用（如OA系统等）到未批准的应用（如网络游戏、P2P程序）。未批准的应用对网络、服务器等基础设施资源的非受控使用导致网络系统鱼龙混杂、性能难以提高、资源浪费严重；并导致关键应用系统对基础设施的使用权被侵占，系统运行的稳定性和高效性难以保障，甚至故障频发。 随着网络规模的扩大和复杂化，网络行为越来越复杂且不易控制。对应用系统的网络访问操作的合规性难以得到保障，窃取、破坏数据等攻击行为难以被检测和发现。政府和企业的业务安全受到严重威胁。 为保障应用系统的安全、稳定和高效运行，IT管理部门需要监测各个应用系统流量和网络行为，准确把握各应用系统的底层网络状况和内部运行情况，进而评估应用系统的健康状况。当异常发生时，还需要进行追踪审计、报警处理、联动阻断等进一步的操作。“异常流量监测分析系统”正是根据这些需求而设计。

大数据分析-大数据分析培训机构

大数据分析-大数据分析培训机构 大数据分析培训机构哪个不错？千锋小编认为，一个好的大数据分析培训机构应该真正传授给学生技术，让学生用自己的技术拿下各大企业抛来的橄榄枝。所以看一个培训机构出来的学生技术水平如何、就业情况如何才是关键因素。 相信每一个想学习大数据分析的小伙伴，都是抱着自己远大的理想和对未来的憧憬选择行业的。对于我们95后来说，发展前景比薪资更加重要，当然了，如果鱼和熊掌能够兼得是再好不过了。 大数据的火爆发展，优越的就业前景，正是给了我们新一代年轻人以契机，让我们为了自己远大的理想去奋斗，选择一个能够帮助自己掌握大数据分析关键技术的培训机构，才是我们现在需要做的。 千锋大数据分析培训机构，一直专注于互联网技术培训，每年培训和输送近万名移动互联网研发人员，是唯一真正获得企业一致好评的移动互联网培训机构，从千锋走出的学员在业界得到了广泛认可。

尤其是我们大数据专业的学生，更是给力，经过千锋各路大神讲师24周孜孜不倦地打磨，每一个人都整装待发，迫不及待的想去迎接自己的未来，经过两周的努力，千锋大数据学生每个人都收获满满，人均两三个offer在手，上万的工资待遇，这才是我们大千锋人的风采。 千锋学生之所以能在大数据行业笑傲领跑，与学生的努力息息相关，更与千锋教育每一位大数据讲师息息相关。千锋用实力告诉你，想要高薪就业，想要美好未来，只要你来，千锋一定能帮你实现。 千锋不仅仅注重学生的专业技能培训，还注重学生的素质培养，开班第一天起，每节课的课前十分钟分享，锻炼学员的沟通表达能力，在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课，帮你规划未来的就业方向，模拟面试，营造真实的面试环境，提高学员的求职成功率。 大数据分析培训机构哪个不错？千锋教育大数据分析培训期待你来考察学习！