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在大数据时代，数据分析被广泛的重视，因为数据分析是数据价值化的主要渠道之一 。数据分析有多种形式，下面做一个简单的描述如何做数据分析：
第一：通过工具做好数据分析 。通过工具做数据分析是在生产条件下比较常见的方式，比如Excel就是一个比较常见的数据分析工具 。另外，很多BI工具也可以进行数据分析任务 。通过软件工具进行的数据分析需要掌握一定的数学基础和统计学基础，BI工具则还需要掌握数据库相关知识（主要就是Sql语言） 。这种分析方式比较快捷，适用于模型比较固定的数据分析场景 。
第二：通过编程来做好数据分析 。还有一种方式就是通过编程语言来完成数据分析任务，这种情况主要是针对数据量比较大的情况，另外，数据分析任务不是很明确的情况下，也就是说模型比较动态的情况 。目前通过机器学习的方式完成数据分析是比较常见的解决方案，而编程语言往往采用Python 。Python语言有丰富的库可以使用，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，这些库在数据分析和机器学习领域有广泛的应用 。
第三：结合的方式 。目前数据分析也会根据具体的应用场景做结合型的数据分析，对于场景比较固定的数据分析任务采用工具来完成，毕竟这种方式比较便捷，而且数据分析结果也往往有丰富的呈现方式 。对于其中需要进行动态分析的数据采用编程的方式进行，这就是所谓的结合方式，也就是说在工具的基础上进行一些动态化的操作 。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验 。
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