梳理数据(梳理数据线索)
本篇目录:
1、数据分析必备的统计学基础,数据分析必备的统计学知识大梳理?2、2020年全球十大铜矿生产数据梳理3、数据分析五大步骤数据分析必备的统计学基础,数据分析必备的统计学知识大梳理?
线性回归:一种利用数理统计中的回归分析,确定两个或多个变量之间相互依存的定量关系的统计分析方法。应用不同逻辑回归:常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。线性回归:常用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
要进行数据分析,需要学习以下几个关键方面: 统计学基础:统计学是数据分析的基石,包括概率论、抽样与估计、假设检验等。掌握统计学基础知识可以帮助你理解数据的分布、变异性和相关性等重要概念。
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统计学知识,包括描述统计学和推导统计学 编程基础,如 Python 、R语言、SQL语句 算法知识,如回归、分类、聚类算法等。数据可视化,将你的分析结果展示出来。领域专业知识,如商业知识、生物知识等,视具体分析的问题而定。
我的理解,《概率论与数理统计》更专业一些,偏理工科,会有大量公式的推导,知其然,知其所以然;而统计学这本书更基础,侧重于概念现象的解释,一般会直接给出结论,而不要求掌握结论的数理推导过程,文理科皆可用。
另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
2020年全球十大铜矿生产数据梳理
根据KItco数据统计,2020年全球前十大铜矿产量为5016千吨,比2019年的5044千吨下滑1%,十大铜矿分别为:从地域来看,全球10大铜矿中,6座位于南美洲,其中有4座是位于智利,2座是位于秘鲁。
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我国铜的储量。事实上,中国的铜资源储量并不极度匮乏。
世界铜矿资源较为丰富,据美国矿业局1993年统计,世界陆地铜资源估计为16 亿吨,深海结核中铜的资源为7亿吨。1992年世界铜储量为10亿吨,储量基础为90亿吨。
全球铜矿资源比较丰富,美国地质调查局(USGS)数据显示,2019年全球铜储量(经济可采储量)7亿吨,资源储量达56亿吨,近10年以来全球铜可采年限始终维持在40年左右。
(一)产业规模快速增长 再生铜占中国铜供应量34 2019年中国再生铜产量330万吨、产值2000亿元,预计2020年产量同比增长5%。“十三五”期间再生铜产量累计达到约1600万吨。
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在全球铜资源的布局中,嘉能可旗下的铜矿主要集中在南美洲,该地区于2022年第三季度的铜产量占整个集团的58%,其次为非洲,占比约为25%。
数据分析五大步骤
数据分析的步骤包括明确需求、确定思路、处理数据、分析数据、展示数据和撰写报告。其中,报告撰写是整个数据分析的最后一步,是对整个数据分析过程的总结。
大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准,一是清晰、二是符合现实。
数据收集 数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据,一手数据主要指可直接获取的数据。
数据分析的基本步骤包括明确思路,制定计划、数据收集、数据处理、数据分析、数据显示和报告撰写。清晰的数据分析思路是有效进行数据分析的首要条件,清晰的思路也是整个数据分析过程的起点。
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