摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言扑克的问题，于是小编就整理了2个相关介绍java语言扑克的解答，让我们一起看看吧。偏业务的数据分析与偏技术的数据分析... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言扑克的问题，于是小编就整理了2个相关介绍java语言扑克的解答，让我们一起看看吧。
偏业务的数据分析与偏技术的数据分析有什么不同？
怎么说呢，打的比方吧，偏业务的就有些像产品经理，偏技术的就是专业的数据挖掘。前者需要数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。
后者的话数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多
一般即掌握业务知识，又掌握技术的人才非常少，所以对企业来说只能让精通业务的和精通技术的都来做数据分析，各有专长。
其实随着数据分析软件的发展，企业现在已经可以专注于自身的业务发展，将数据分析的技术部分交给专业的公司来完成，比如东软的DataViz（）数据可视化分析软件，就是面向业务人员的探索式数据可视化分析工具，业务人员不需要数据分析的专业技术知识，就可以进行数据可视化分析。
本人的头条文章，供参考：如何挖掘数据价值？关于机器学习解决问题的2条路径的一点思考
机器学习处理的对象是数据，机器学习可以找到已有数据的规律与特征，机器学习的最终价值是“数据规律与特征”的“价值变现”。(规律/特征未必稳定)
而“最终价值”取决于“需求”，那么机器学习能否找到“需求”？机器学习能否找到“满足需求”而需要的“特征支持”？机器学习能否从数据中找到相应的“特征”？
1.1 机器目前解决不了“深层次的需求”的问题，因为需求来源于矛盾的演进过程中，对矛盾的认识是多次、由浅而深的、动态的过程。机器学习基于统计理论，没有形成多维度分析、思考、推理、验证、小结、判断等能力。所以机器学习不能精确地、深层次地分析需求，但在现有规律、公理基础上能够预测“表层需求”的大概率事件。
1.2 基于过去的数据记录，机器可以分析“数据”与“目标”的关联关系，但此种关联仅仅是“表层的现象”，而非“因果关系”。从关联性分析出必然性，依然需要人的介入分析。
1.3 如果在1.2环节中，已经找到了“数据”与“目标”的因果关系，那么已不需要再寻找“特征”。如果“特征支持”的表述是模糊的，那么从数据中寻找“特征”的行为，是一个标准的数据分析行为。另外的情形：通过分析得出数据的各种特征，但特征可能用途不明（浅层特征有语义特性，有可解释性，演化出新应用的可能性较高；但深层特征，可解释性不强，演化出新应用的可能性较低）。
由上可见：1.1->1.2->1.3是一个典型的工程问题的解决路径，而1.3->1.2->1.1是典型的研究成果转化的路径。
无论何种路径，问题的解决都需要领域知识与机器学习知识的结合，通常也难以做到一步到位地解决问题，随着认识的深入与全面，机器的认知能力和水平也随之而提升，一个好的解决问题的模型一定是在实践中成长（演进）出来的结果。
做一名数据分析师，需要掌握哪些技术与知识？
数据分析师主要学习的内容大致分为六个模块，分别是：
精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。
理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。
BI商业智能工具
了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。
学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
数据分析思维与理论
到此，以上就是小编对于java语言扑克的问题就介绍到这了，希望介绍关于java语言扑克的2点解答对大家有用。
