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数据分析是在收集过程中的具体状态的基础上，用一定的方法对这些状态进行整理、总结和排序，并将其转化为有用的数据，并能表达一些结论。
数据分析可以用表格或图形形式表示。
数据分析工具通常包括：因果图、控制图、柏拉图图、行走图、直方图、检查表和层次结构方法。
最简单和最实用的数据分析方法是头脑风暴。
数据分析是原因调查、市场预测、工作规划和管理决策的基础。
根据具体场景，问题相当广泛。无论是站在求职者的角度还是企业管理的角度，前者在技术上问题不大，这是有借鉴意义的。难点在于如何结合业务场景给出分析思路，建立分析系统，几乎没有参考价值。对于企业来说，数据治理通常是最大的问题，成本高且存在不确定因素。尤其是要进行数字化转型的传统企业，还有很长的路要走，坑也不少。
Spark是一种工具，而深度学习是一种解决问题的策略。如果做大数据分析，至少要熟练使用一种工具，深入了解常用的算法。对于大数据分析，您不需要在代码级别和架构级别熟悉spark。因为它只是一个工具，你可以熟练地使用它。如果主题有很好的编程基础，一个月就足够学好SPARKSQL和SPARKML了。算法学习需要花费更多的精力。但如果受试者想学习深度学习，则不建议学习spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU进行计算，而spark是一种内存计算框架，主要在CPU上完成计算，因此计算效率不如GPU高。因此，如果将深度学习用于大数据分析，则可以使用tensorflow和其他框架。
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