データ分析：
データのチェックとチェック、より正確なデータのスイープ、形状の変更、保存などのプロセスを実行することで、最終的にどのような情報を作成して決定するかを把握できます。 データ分析には、使用する領域に応じてさまざまな方法があります。 そのため、科学、社会、金融などの分野でもデータ分析を利用できます。
データ分析の重要性：
•社内の人々の意見と、その人々について話す方法を理解する。
新しい企業ソリューションの革新と弱点の管理。
•顧客満足のための強みと製品開発に焦点を当てる。
•データベースに保存されたデジタルデータへの企業データの変換。
•企業や企業の製品に関心のある特定のグループを対象とします。
•販売量を正確に特定し、販売量を増やすことができる。
•財務上の意思決定を管理し、コストを削減する。
データ分析言語：
Python と R は適切で使用率の高い言語であるため、データ分析はさまざまな方法で賢く扱いますが、他の言語に依存することもできますが、私の意見ではあまり多くはありません。
データ分析の段階：
データのコンパイル
女性志願者が最初のステップを確認できるように、さまざまな情報源からデータが収集されます。 これは人々によって集められることができる。
データの構成
データの配布は、 Excel ファイルと同様に行と列を持つテーブルとして開始されます
データチェック
データをチェックして、結果の情報に誤りや誤りがないことを確認します。 これは、データのレビューと削除によって行われます。 誤った説明は、誤った数字、重複、給与データである可能性がありますが、アルファベット文字が含まれています。 障害のあるデータは、リピータを取り外すことで廃棄できます。
データ分析方法：
統計分析（統計分析）は、一般的な Excel プログラムなど、特定のプログラムや特定の注文で実行されます。
特定の現象や情報を記述するために、完全な保護と論理を用いて検索することができる、記述的な分析。