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数据分析不包括对原系统进行数据分析 数据分析包括数据流程图的绘制 数据分析包括数据字典的编制 数据的质量保证是数据分析的基本要求
大数据分析不会对个人隐私造成危害 某些场景下的大数据分析可能会对个人隐私造成危害 大数据分析一定会侵害个人隐私 大数据分析与个人隐私没有关系
描述性数据分析——通过描述性统计量、图表等工具描述数据的特征 推断性数据分析——根据对样本的统计所得到的结论对总体进行推断 筛选性数据分析——剔除不符合目标的数据，保留符合目标的数据 验证性数据分析——验证所做的假设在统计的意义上是否成立
数据采集——数据清理——数据转换——创建中间表——数据分析 数据采集——数据转换——数据清理——创建中间表——数据分析 数据采集——创建中间表——数据清理——数据转换——数据分析 数据采集——创建中间表——数据转换——数据清理——数据分析
数据分析能让注册会计师处理一个完整的数据集(总体中的全部交易)，可让非专业人士以图形化的方式方便快速查看结果 数据分析通过数据记录的格式来提取数据 数据分析工具不仅可以用于分析程序，还可用于风险分析、交易和控制测试 数据分析工具可以提高审计质量
通过数据分析可以发现网络拥塞、性能瓶颈和网络故障 分析的结果成为网络资源分配、网络维护与升级、网络性能优化的重要依据 Sniffer Pro的网络监听模块能实时对网络的运行状态进行监听、统计 网络监听模块的Host Table实时显示网络的数据传输率、带宽利用率和出错率
操作型处理也称事务处理，强调对历史数据进行分析 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合 大数据分析所需依托云计算、云储存、虚拟化等技术 大数据在于对数据进行专业化处理、实现数据的增值
数据分析必须采用算术平均法 数据分析不可采用动态分析法 数据分析不可采用算术平均法 数据分析必须采用动态平均法
数据流图抽象于组织机构图 B．数据分析包括数据字典的编制 数据字典中被定义的内容一定会在数据流图中出现 D．数据流图为系统设计提供支持
传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况 大数据分析是“向前分析”，具有预测性 传统的数据分析主要针对结构化数据 大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法
数据分析是系统分析的主体内容 数据分析中不应包含非数值型数据 数据流程图是数据分析的重要工具 数据流程图内容用数据字典定义
电子商务数据分析流程包括:明确数据分析目标、采集数据、处理数据、分析数据、展现数据、撰写数据分析报告六个环节 数据分析要有目标性,漫无目的的分析,很可能得到的是一些无用的分析结果。 数据采集渠道大体上可以分为两类,直接获取、间接获取。 数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的息,形成有效结论的过程。
描述数据间的联系及其结构 实现方法是从局部到全局 可从组织机构图抽象出来 其中数据流向是不可逆的
多学习短视频行业相关知识，其他行业不必了解 需要具备数据分析的技能 不断地摄取新的知识，保持敏锐的网感 多做用户研究与分析
大数据价值巨大，但价值密度低 数据分析是大数据处理流程的核心 大数据时代，数据分析是“向前分析” 大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据技术
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