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Cmap2第六章知識點(diǎn)總結(jié):數(shù)據(jù)分析

2022-04-06 11:27  責(zé)編:小陳  瀏覽:506
來源 會計(jì)網(wǎng)
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  CMA美國注冊管理會計(jì)師,在國際管理會計(jì)領(lǐng)域有著極高的含金量和知名度,由于報(bào)考門檻低,近年來吸引了不少跨專業(yè)人士報(bào)考,因?yàn)榭荚噧?nèi)容多且雜,會計(jì)網(wǎng)為廣大考生整理了第六章知識點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)內(nèi)容。

CMA知識點(diǎn)之?dāng)?shù)據(jù)分析

  CMA知識點(diǎn)之?dāng)?shù)據(jù)分析

  一、商業(yè)智能BI

  相關(guān)概念:

 ?。?)大數(shù)據(jù)通常被用來分析大型數(shù)據(jù)集的模式和趨勢,體現(xiàn)了重大的機(jī)遇和挑戰(zhàn);

  (2)容量、多樣性、速度、準(zhǔn)確性;

  (3)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

  二、數(shù)據(jù)挖掘

  概念:

  數(shù)據(jù)挖掘是使用分析工具,在大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行查詢,尋找數(shù)據(jù)間的意外關(guān)系,數(shù)據(jù)挖掘從不同的角度分析企業(yè)收集的數(shù)據(jù),發(fā)掘出關(guān)聯(lián)和規(guī)律,歸納出有用的信息,幫助企業(yè)提高經(jīng)營業(yè)績。

  結(jié)構(gòu)化查詢語言:

 ?。?)選擇(select);

 ?。?)從哪里選(from);

 ?。?)篩選條件(where)。

  三、分析工具

  描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)范性數(shù)據(jù)分析:

 ?。?)描述性分析提供描述實(shí)體的事件和運(yùn)行的信息,側(cè)重于使用各種摘要類型來度量來描述數(shù)據(jù);

  (2)診斷性分析提供描述實(shí)體的事件和運(yùn)行的信息,側(cè)重于使用各種摘要類型來度量來描述數(shù)據(jù);

  (3)預(yù)測性分析了解為什么會發(fā)生某些事情,然后創(chuàng)建一個(gè)模型來預(yù)測未來可能發(fā)生的事情。

  規(guī)范性數(shù)據(jù)分析和預(yù)測性數(shù)據(jù)分析可以共同作用,以確定在未來的機(jī)會或問題中應(yīng)采取的行動。

  四、線性回歸模型

  回歸分析法只利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)原理,對大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理,并確定因變量與某些自變量的相關(guān)關(guān)系,建立一個(gè)相關(guān)性較好的回歸方程,并加以外推用于預(yù)測今后的因變量的變化的分析方法。

  五、探索性數(shù)據(jù)分析

  使用可視化或圖形化的工具以及定量方法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律識別和提取重要變量,查找數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)測試有關(guān)數(shù)據(jù)的假設(shè)和問題,深入了解數(shù)據(jù)集。

  六、模擬(仿真模型)

  在現(xiàn)實(shí)情況下,很多變量的信息不容易獲得,因此為了模擬實(shí)際情況輸入變量進(jìn)行隨機(jī)取值,而不是對變量進(jìn)行約束性的假設(shè),這種分析方法叫做仿真模型。

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