大數據分析實訓報告（大數據分析實訓報告目錄）
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數據結構實訓報告怎么寫？
明確規定： （1）輸入的形式和輸入值的范圍； （2）輸出的形式； （3）程序所能達到的功能； （4）測試數據：包括正確地輸入及其輸出結果和含有錯誤的輸入及其輸出結果。 2、概要設計 說明本程序中用到的所有抽象數據類型的定義、主程序的流程以及各程序模塊之間的層次（調用）關系。 3、詳細設計 實現概要設計中定義的所有數據類型，對每個操作只需要寫出偽碼算法；對主程序和其他模塊也都需要寫出偽碼算法（偽碼算法達到的詳細程度建議為：按照偽碼算法可以在計算機鍵盤直接輸入高級程序設計語言程序）；畫出函數的調用關系圖。 4、調試分析 內容包括： （1）調試過程中遇到的問題是如何解決的以及對設計與實現的回顧討論和分析； （2）算法的時空分析（包括基本操作和其他算法的時間復雜度和空間復雜度的分析）和改進思想； （3）經驗和體會等。 5、用戶使用說明 說明如何使用你編寫的程序，詳細列出每一步操作步驟。 6、測試結果 列出你的測試結果，包括輸入和輸出。這里的測試數據應該完整和嚴格，最好多于需求分析中所列。 7、附錄 題目 : [數據結構] 約瑟夫-實習報告 尺寸 : 約瑟夫-實習報告.doc 目錄 : 一、需求分析 二、概要設計 三、程序具體設計及函數調用關系 四、調試分析 五、測試結果 原文 : 實習報告 題目：約瑟夫（Joseph）問題的一種描述是：編號為1，2，...，n的n個人按順時針方向圍坐一圈，每人持有一個密碼（正整數）。一開始任選一個整數作為報數上限值m，從第一個人開始按順時針方向自1開始順序報數，報到m時停止報數。報m的人出列，將他的密碼作為新的m值，從他在順時針方向上的下一個開始重新從1報數，如此下去，直至年有人全部出列為止。試設計一個程序求出出列順序。 班級： 姓名： 學號： 完成日期： 一、需求分析 1． 本演示程序中，利用單向循環鏈表存儲結構存儲約瑟夫環數據（即n個人的編號和密碼）。 2． 演示程序以用戶和計算機的對話方式執行，即在計算機終端上顯示"提示信息"之后，由用戶在鍵盤上輸入演示程序中需要輸入的數據，運算結果顯示在其后。 3． 程序執行的命令包括： 1)構造單向循環鏈表；2） 4． 測試數據 m 的初值為20；n=7，7個人的密碼依次為：3，1，7，2，4，8，4，首先m值為6（正確的出列順序為6，1，4，7，2，1，3，5）。
大數據應用的實訓目的萬能版怎么寫
分塊書寫。大數據實訓教學大綱一、實訓目標 基于Hadoop為核心，通過實訓，達成以下目的，認識大數據，認識大數據技術在新時代對企業的重要性。大數據應用，是指大數據價值創造的關鍵在于大數據的應用，隨著大數據技術飛速發展，大數據應用已經融入各行各業。
調研報告大數據分析怎么做?
1、明確思路
明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向?？梢哉f思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標。
2、收集數據
收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理后得到的數據。
3、處理數據
處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。
4、分析數據
分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由于數據分析多是通過軟件來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟件的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。
5、展現數據
一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形。
6、撰寫報告
數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最后，好的分析報告一定要有建議或解決方案。
實驗數據分析報告怎么寫?
1、確定報告框架
先確定分析報告的主體架構，只有清晰的架構，才能規劃好整個報告的主題，結構才能讓閱讀者一目了然。同時要找準論點、論據，這樣能夠體現出強大的邏輯性。
2、數據源的獲取
數據源是數據分析的基礎，很多分析報告在進行數據的挖掘收集時，缺乏科學依據性，邏輯性差，保證正確全面的數據源很重要。
3、數據處理
數據處理的目的：從大量的、雜亂無章的數據中抽取出對解決問題有價值、有意義的數據。將多余重復的數據篩選清除，將缺失數據補充完整，將錯誤數據糾正或刪除。
4、數據分析
結論明確精簡：結論要根據數據說話，力求結論做到嚴謹、專業。每個分析都有結論，而且結論—定要明確，分析結論不要太多要精，—個分析對應—個最重要的結論就好了，分析就是發現問題，只要發現重大的問題就達到目的了。
嚴謹的推導過程：分析結論—定要基于嚴謹的數據分析推理過程，不能有猜測性的結論，這是因為主觀的東西會沒有說服力。
有實際應用性：數據分析報告要客觀公正，發現問題并提出解決方案。既然在了解產品并在了解的基礎上做了深入的分析，才可能比別人都更清楚地發現了問題以及問題產生的原因，那么在這個基礎之上根據自己的知識，做出的建議和結論，就能夠讓整個過程都十分的有意義。
5、可視化展示
分析數據的時候盡量要用數據說話，選用生動的圖表等來展示報告的分析結果，才能夠更加直觀的展示結論。從而能得到一個更有說服力的結論。
如何做一份完整的數據分析報告
了解整理數據來源或者采集數據；
理解數據、處理數據；用工具Excel、數據庫等對數據進行處理。
掌握數據整理、可視化和報表制作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上并不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留于分析。
數據可視化實訓總結
數據可視化實訓總結
總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，它能使我們及時找出錯誤并改正，讓我們一起認真地寫一份總結吧?？偨Y怎么寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數據可視化實訓總結，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
數據可視化實訓總結1
數據可視化是指將數據間的關系利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。
一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：
1、表格
2、散點圖
3、折線圖
4、柱狀圖
5、條形圖
二、可視化分析
2.1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？
對該項分析使用 表格 分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，并非回頭客用戶，企業應該想辦法維護這些大客戶群。
2.2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎么樣呢？從而再次對后買日期統計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，占比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其余24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？
使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小
2.3 根據商品種類cat_id統計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：
2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。
2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點圖 進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。
若以3歲為一個階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。
三、作為數據分析職責的思想總結
在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然后再根據自己公司的產品調整，靈活組合。接下來我要系統學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。
作為數據分析師我認為的主要職責是要將業務數據清晰、準確、明了的呈現給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現的數據結果及時合理調整業務活動，以使企業得到利潤最大化。
數據可視化實訓總結2
一、數據可視化的定義
數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那么為什么單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因為人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一臺高帶寬巨量視覺信號輸入的并行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用于視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種高帶寬的信息交流方式。
如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）?？茖W可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現象的可視化，在建筑學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何結構（如磁感線、流體分布等）。
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信息可視化則研究抽象數據的交互式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成為可視化信息，常常以數據面板的形式體現。
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可視分析學結合了交互式視覺表示以及基礎分析過程（統計過程、數據挖掘技術），執行高級別、復雜的活動（推理、決策）。
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二、在數據科學全過程中的位置
數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠后的，是屬于最后的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接著是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統計和數據挖掘方面的專業知識，也需要繪制圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的“對話”，是數據想要告訴你什么，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什么，這是它們之間最大的區別。完成了上面兩個階段的內容，才到了我們最后的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然后通過可視化表示出來，并與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解為按嚴格順序進行的“線性”的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。后面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅杰作一樣，數據可視化的過程并不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反復迭代，不斷優化的過程。
三、數據可視化的技術棧
數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。
四、數據可視化過程
數據可視化的本質，是充分理解業務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然后將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業務理解數據，然后采用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優化，優化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。
4.1 結合業務理解數據
離開對業務的理解談數據分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數據與業務以開展進一步的探索與分析的方法，叫“5W2H法”。
步驟一：WHAT，這是關于什么業務的什么事？數據所描述的業務主題是什么？
步驟二：HOW，即如何采集的數據？采集規則會影響后續分析，比如如果是后端數據埋點，那么數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那么就要進一步弄清楚數據在什么網絡狀態會上傳？無網絡狀態下是如何處理的？這些都會影響最后數據的質量進而影響分析質量。
步驟三：WHY，為什么搜集此數據？我們想從數據中了解什么？數據分析的目標是什么？
步驟四：WHEN，是何時段內的業務數據？
步驟五：WHERE，是何地域范圍內的業務數據？
步驟六：WHO，誰搜集了數據（Who）？在企業內可能更關注是來自哪個業務系統。
步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進余地。
4.2 選擇圖表類型
用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。
我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變量是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變量稱為分類定序。定量數據也可以進一步分為兩類，一類叫連續值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。
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