沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，做數(shù)據(jù)分析會(huì)無從下手嗎？不會(huì)！數(shù)據(jù)分析會(huì)是用統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，但不是沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景就沒法做數(shù)據(jù)分析了！必須要一個(gè)，在換算工作中是怎莫做數(shù)據(jù)分析的！象是三種方法！第一，用BI工具通過數(shù)據(jù)分析

沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，做數(shù)據(jù)分析會(huì)無從下手嗎？

不會(huì)！數(shù)據(jù)分析會(huì)是用統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，但不是沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景就沒法做數(shù)據(jù)分析了！必須要一個(gè)，在換算工作中是怎莫做數(shù)據(jù)分析的！象是三種方法！第一，用BI工具通過數(shù)據(jù)分析

BI工具是做數(shù)據(jù)分析廣泛的方法，這類的工具很多，大多用到的有國外tableau，和國內(nèi)的永洪BI和帆軟等等，這些都是目前市場主流的數(shù)據(jù)分析工具，它們的好像有點(diǎn)就是簡單的報(bào)班學(xué)習(xí)，容易上手，不是需要其他基礎(chǔ)！是可以用簡單的做事磨蹭拽就這個(gè)可以表現(xiàn)出各種需求的大數(shù)據(jù)分析，還這個(gè)可以做報(bào)表，數(shù)據(jù)的可視化大屏，包括領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙！這些工具更新?lián)Q代快，功能也在不斷完善，以后數(shù)據(jù)分析會(huì)變地越來越大簡單?。?/p>

第二，句子修辭python做數(shù)據(jù)分析

python是現(xiàn)在最火的語言之一，應(yīng)用廣泛的發(fā)揮于大數(shù)據(jù)分析和人工智能領(lǐng)域！而python手中掌握很多強(qiáng)橫的包如：numpy，pandas等在做數(shù)據(jù)分析上有先天的優(yōu)勢(shì)，所以我經(jīng)常主要是用于不好算工作中。不過這類的數(shù)據(jù)分析就需要一些數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，例如分析數(shù)據(jù)所帶的的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，就要數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)才是基礎(chǔ)才能學(xué)懂！但這類知識(shí)也不是很難，只要你有肯定會(huì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)下一些功夫確實(shí)是會(huì)容易完全掌握的！

第三，用excle并且數(shù)據(jù)分析

這是也很現(xiàn)代的數(shù)據(jù)分析方法，現(xiàn)在任在大量的使用，也只不過簡單易操作，代價(jià)?。】墒怯幸粋€(gè)很小的缺點(diǎn)，應(yīng)該是對(duì)數(shù)據(jù)量有限制，不能不能做大量數(shù)據(jù)的分析，像是到百萬級(jí)數(shù)據(jù)量也到了頂峰，再多就很卡不是那么容易啟動(dòng)了！因此很多公司都在定期定時(shí)做一些分析，在而且本身的數(shù)據(jù)量也不太大，因?yàn)檫@種方法任然占了太大的份額！實(shí)際中工作也在另外BI工具和Python做專業(yè)數(shù)據(jù)分析！

本人畜牧獸醫(yī)相關(guān)專業(yè)IT行業(yè)，對(duì)這類的問題有一定的認(rèn)識(shí)歡迎您關(guān)注，后續(xù)不再分享分享！

一個(gè)對(duì)人工智能毫無了解的計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)人士，自學(xué)人工智能的話，可行嗎？

要是想深入學(xué)習(xí)，要復(fù)習(xí)啊下數(shù)學(xué)，包括高等數(shù)學(xué)，概率統(tǒng)計(jì)，線性代數(shù)，其中線性代數(shù)要比本科有一點(diǎn)深有一點(diǎn)，要牽涉到一些矩陣的微積分，用處推導(dǎo)公式模型極值的表達(dá)式，概率方面主要是幾個(gè)基本的分布和他們的共軛分布，正態(tài)分布，二項(xiàng)分布之類的，性質(zhì)要比較熟，因?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別與就像的比較經(jīng)典程序的差別在于，模式識(shí)別中大多數(shù)認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)的概率密度才是數(shù)據(jù)本體，比如說另一個(gè)有高斯噪聲的正弦信號(hào)，比較經(jīng)典程序正常情況認(rèn)為正弦波是本體，高斯噪聲是附加在信號(hào)上的任務(wù)道具噪聲，但智能信息處理中還好只不過，我們常見如果說高斯噪聲的分布是本體，帶雜波的信號(hào)實(shí)際上是整個(gè)噪聲在波動(dòng)，簡單點(diǎn)說，很經(jīng)典程序這樣的思想感情ysinθet，et代表噪聲。模式識(shí)別這樣的表達(dá)出yN(sinθ,β^-1)。如前述，金典程序大多認(rèn)為作為輸出應(yīng)該是一個(gè)具體看的值，而模式識(shí)別則認(rèn)為作為輸出應(yīng)該是是一個(gè)概率分布，很顯然不只是輸出低，輸入，似然甚至于只是希望方差是概率廣泛分布，在順序去學(xué)習(xí)中后驗(yàn)概率會(huì)被當(dāng)做下一次運(yùn)算的先驗(yàn)文件導(dǎo)入。

再說編程語言之類的不用太放在心上，基本上只需是有實(shí)數(shù)加減法冪運(yùn)算三角函數(shù)的都這個(gè)可以，最好有完善圖形庫的，有的時(shí)候是需要粗略去看看運(yùn)行效果，其實(shí)我感覺js就行了，如果能你敢肯定你推倒不出來的公式這個(gè)可以都沒有達(dá)到預(yù)期好效果，用別的語言很快就能弄出去。