⑴ 數據文化是什麼
數據是人類活動的描述和記憶，是人類生存、發展的基本工具。「大數據是人類文明新的土壤」（《數據之顛》作者塗子沛語），數據文化是大數據革命的基礎。任何沒有文化底蘊的革命，只能是無源之水、空中樓閣。
國家間的競爭是科技水平、經濟實力的競爭，說到底是國家教育水平、國民文化素養的競爭。數據文化是民族優秀特質的重要體現。但凡數據文化豐富、悠久的國家，都有較強的競爭力。國家的強大，離不開數據文化的支撐。中國有一定的數據文化基礎，但與一些發達國家比較，還有不小的差距。
數據文化建設是中國特色社會主義建設的重要內容，是實現兩個一百年奮斗目標的重要抓手。我們要抓住數據革命機遇，發揮後發優勢，培育數據文化，推動大數據時代的精進。
一、數據文化概述。
1、數據文化的概念。數據文化是一種注重事物的精準量化和數據的科學分析，一切憑數據說話的思維方式和行為方式總括。
2、數據文化的內涵——實事求數，實數求是。通過對「實事」的數據化提取，經過去粗去偽加工、量化分析、科學研判，從而掌握事物的本質、歷史緣由、發展走向，以及應對之策。
3、數據文化的特徵。
第一、數據為王。數據文化認為，世間萬物萬事都可歸結為數據，都是可量化、可度量的、可分析的；用數據總結、指導人們的物質、文化活動更精準、更高效、更公平。
第二、定量在先。先定量，再定性；而不是先定性再定量。事物的定性來源於定量分析，量變帶來質變。
第三、數據的生命力在於開放共享。數據公開可以促進公平，有利監督；數據開放、共享可以豐富數據、提煉數據、再造數據、用活數據、創新數據。
第四、安全是數據最低層的價值，是數據文化的基本要求。數據的任何價值都是基於「數據是安全的」。數據從採集到利用全過程必須合法；不侵犯人們的合法權益；要減少和避免數據帶來的「負效應」、「負產品」；要防止數據用於作惡。
4、數據文化建設的目標。
第一、培育數據文化，促進大眾養成數據習慣，善於數據思維，處處精打細算，事事精益求精；建成數據化社會。
第二、將數據文化融入企業（組織）文化，與建設學習型企業（組織）相結合，大力倡導企業（組織）數據化管理；建成數據化企業（組織）。
第三、按照建設中國特色社會主義總目標，建成先進、文明、高效、創新、開放、自由、民主、安全、持久的富含數據文化的數據化國家。
二、建設國家的數據文化。
建設數據文化是一項代際工程，需要頂層設計規劃、高層示範引領。
1、頂層設計規劃。國家制訂中長期數據文化建設規劃，指導全國的數據文化建設工作；咨詢、引導數據產業發展；推進全民數字文化教育、普及；指導、監督數據安全工作；開展制度建設和法律推進工作等。
2、高層示範引領。中央和國家機關要率先垂範，樹立數據意識，形成數據習慣，示範數據治國。從國家到部委、從計劃到總結，從通知到規定等等，能用數據和圖表的不用文字、少用文字；向下級單位發放指引、樣式，要求並指導條條塊塊善用數據、多用數據。
3、媒體宣傳帶動。一是媒體大力宣傳報道數據文化建設工作。二是媒體、網路通過競賽、辯論、出版等推進數據文化建設。三是媒體、網路自身更多使用數據，以數據展示事件，以數據表達觀點，以數據推進數據文化。
4、「洋為中用」。美國是數據強國，其數據在國家生活中的歷史與憲法誕生同步。美國人用數據分權（兩院），用數據辯論治國（人口普查、大型工程等），用數據預測（人口遷移，農業產量）、用數據制衡等等。美國200多年的國家史，同時是一部璀璨的數據文化史。
至少以下兩方面值得學習：第一、美國治國高層敬畏數據，善用數據，「較真」數據，為民眾樹立了榜樣。他們可以為各州的席位平等計較到小數點後兩位，而且一計較就計較幾個月、幾年。為一項水利工程的成本/收益反復辯論、較真，最終確定是否上馬，決定建設者。
第二、美國數據的開放共享。1966年《自由信息法》在辯論了13年後終於通過，以法律要求政府公開一切除關系國家安全和個人隱私外的信息和文件；2013年奧巴馬發布行政命令《政府信息的默認形式就是開放並且機器可讀》。
⑵ 如何進行文化現象分析
文化這個詞太大了，現象也太多了，只要你選定一種文化的一個現象，自然可以從你學過的任何學科去分析下裡面是不是有什麼原理。比如電影，你可以分析經濟學（電影製作），消費者的消費心理學（去影院看電影和看盜版及網路視頻），社會學（電影映射的內容），哲學（人生如戲）。只要你一直細分，分到最後就分析差不多了，但是一般的分析都是找一個方向，因為面面俱到的分析不太可能，人的思維總是有定式和局限的。
⑶ 數據分析需要掌握些什麼知識
想從事數據分析相關的工作，那麼首先你需要掌握統計學相關知識，代碼語言：pyton，SQL這類的，還有就是熟用各類數據分析表格吧，還有最重要的一點就是做數據分析師，一定要熟練掌握SPSS這類的數據分析軟體，這很重要，因為好的工具使用會讓你的效率提升數倍。
⑷ 常用的數據分析方法有哪些
技能一：理解資料庫。
還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫來存儲數據，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。
技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。如大數據魔鏡可視化分析軟體(「魔鏡」)既可以滿足企業需求，也可以適應個人需要，是進行數據分析的一個新型而精準的產品。
技能三：懂設計說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。
在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。
技能四：幾項專業技能
統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。
技能五：提升個人能力。
有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。
技能六：隨時貼近數據文化
擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。
⑸ 「民族文化遺產數字化」包含哪些內容
我國眾多的少數民族文化是中華民族文化的重要組成部分。保護民族文化遺產，弘揚民族文化傳統，確保民族文化安全，已是當今世界各國共同面對的全球化戰略主題。我國的民族文化遺產資源異常豐富，舉世公認。在五千多年來的文明發展中，幅員遼闊的國土上至今仍留存著許許多多的歷史文化遺址、遺跡，還有各種類型的自然地理、人文地理景觀；圖書館、博物館里保藏著數以百萬計的藝術珍品、典籍和文物；中國人的言談舉止、風情習俗、節日慶典中保留著大量「物質或非物質」的文化符號。凡此種種，都為民族文化遺產的數字化產品、作品的創新、設計、製作、生產、經營提供了不竭的源泉和動力。
任何一項文化遺產數字化活動，都要在一定的文化背景下進行，但文化遺產的數字化不是對傳統文化的簡單復制，而是依靠人的靈感、創意和想像力，藉助數字技術的手段對傳統文化資源的再提升。這些文化遺產包含著影響社會現實、維護民族文化統一性的基因，所蘊涵的濃濃中華之情，是促進民族團結、保持國家統一的堅實基礎，是抵禦時間消蝕力、保持民族文化連續性的血脈，是超越社會變遷、維系情感交融的特殊紐帶。因此，應用數字技術保護好我國的民族文化遺產有利於培育民族認同感，有利於增強社會凝聚力和創造力。
文化遺產數字化是將民族文化資源轉化為新興文化產業基礎的一個關鍵環節。目前，以「文化內容」為主題的數字化革命正在全球范圍內展開。世界各國為迎接信息時代的到來，正大規模地將文化遺產轉換成數字化形態。1992年，聯合國教科文組織開始推動「世界的記憶」項目，目的就是要在世界范圍內推動文化遺產數字化，以便永久性地保存，以及最大限度地使公眾公平地享有。
建議買一本書《民族文化遺產數字化》作者:王耀希 人民出版社
目錄
序
前言
第1部分 導論
第一章 何謂民族文化遺產數字化
第一節 民族文化遺產的概念
第二節 文化遺產數字化的科學內涵
第二章 民族文化遺產數字化面對的時代背景
第一節 民族文化遺產肩負的歷史使命
第二節 民族文化遺產數字化的目的、意義
第三節 民族文化遺產數字化的必要性和緊迫性
第四節 對民族文化遺產數字化的認識與分析
第五節 文化遺產數字化對文化發展、繁榮及其產業建設的影響
第六節 文化遺產數字化對經濟社會發展的支撐與促進作用
第三章 國內外文化遺產數字化保護情況
第一節 國外文化遺產保護的基本情況及措施
第二節 國外文化遺產數字化的實踐與探索
第三節 國內文化遺產數字化保護情況及措施
第四節 國內文化遺產數字化的實踐與探索
第五節 文化遺產數字化存在的問題
第2部分 文化遺產數字化技術
第四章 數字媒體技術
第一節 數字化與數字媒體
第二節 字元與編碼
第三節 計算機圖形與數字圖像
第四節 數字視頻與數字音頻
第五節 線性與非線性
第六節 2D／3D動畫作品的製作過程
第五章 文化遺產數字化技術支撐體系
第一節 標准組成體系
第二節 體系結構
第三節 硬體簡介
第四節 軟體簡介
第六章 數字化關鍵技術及進展
第一節 數字圖像處理
第二節 數字動畫製作
第三節 多媒體資料庫
第四節 虛擬現實技術
第五節 數字內容管理與發布
第六節 數字音視頻編碼解碼
第七節 數字遙感與數字航拍
第八節 攝影測量及光電掃描
第九節 其他數字化技術
第七章 文化遺產數字化的技術解決方案
第一節 文化遺產數字化信息資源建設
第二節 文化遺產數字化信息網路建設
第三節 文化遺產數字化支撐體系建設
第四節 文化遺產數字化服務體系建設
第3部分 民族文化遺產數字化應用研究
第八章 雲南少數民族文化遺產數字化對象研究
第一節 少數民族文化遺產可數字化研究
第二節 雲南少數民族文化遺產可數字化資源調研與分析
第九章 雲南少數民族文化遺產數字化實例研究
第一節 文化遺產數字化實例研究的總體策劃
第二節 民族文化遺產數字化對象實施方案架構
第三節 民族文化遺產數字化工程的階段
第四節 民族文化遺產數字化實例的成果形式
第五節 非物質文化遺產數字化的幾個重要問題
第十章 民族文化遺產數字化實例應用的思考
第一節 如何進行數字化成果推廣應用
第二節 數字化實例應用的社會價值
第三節 對建設文化軟實力所起的作用
第四節 數字化應用研究的總結與啟示
第4部分 民族文化遺產數字化建設的對策措施
第十一章 國內外遺產數字化政策與趨勢
第一節 國際組織及國外的相關政策
第二節 國內相關政策及進展趨勢
第十二章 雲南少數民族文化遺產數字化建設的對策舉措
第一節 雲南文化遺產保護工作情況及面臨的困難與問題
第二節 雲南少數民族文化遺產數字化發展綱要
第三節 民族文化遺產數字化建設的基本對策
第十三章 文化遺產數字化應用的未來與展望
第一節 從數字化到數據化
第二節 文化產業與信息產業的融合發展
第三節 數字時代文化遺產傳承保護的趨勢
第四節 數字時代文化遺產開發利用的前景
第五節 數字化應用的未來與展望
參考文獻
後記
⑹ 數據分析方法
學習數據分析肯定有人上網網路了不少數據分析方法，什麼漏斗分析法，PEST，SWOT模型、杜邦分析法等等。並且由於不同版本的演繹，造成了分析方法種類繁多，令人眼花繚亂，關於分析方法值得一說的就是一定要結合行業特點，特別是對業務的掌握，這樣才能事半功倍。下面簡單列幾個比較通用的分析方法：
1、對比分析法
對比分析法常用的基礎分析方法，雖然方法特別簡單，但幾乎所有的分析報告中，都會採取對比分析方法。比如去年同期相比、上個月環比、目標和實際達成相比、各個部門和業務線相比、行業內競品比較、營銷效果對比，等等。這里需要注意的是我們不管是橫向比較還是縱向比較，比較的雙方一定要有可比性，並且在同一個維度、粒度上去比較，要不是毫無意義的。
2、5W2H分析法
這個方法主要應用於用戶行為研究和專項問題分析，從時間、地點、人物、事情、原因、方式、價格等7個方面對一個問題進行刻畫研究。
3、SWOT
明確資源優勢(Strengths)、競爭劣勢(Weaknesses)、外部環境變化帶來的機會（Opportunities）和威脅（Threats）等，將這些因素有機結合起來，以此確定企業經營戰略。
4、PEST
從政治（Politics）、經濟（Economics）、社會（Society）、技術（Technology）4個視角分析外部環境。
5、杜邦分析法
杜邦分析法是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。其基本思想是將企業凈資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，這樣有助於深入分析比較企業經營業績。
那麼就能看出來，你要想成為真正的數據分析師，下一步該補充的知識就是分析方法以及數據分析思維，但是這兩部分如果自學的話可能有點難達到入行的需求，尤其是數據分析思維，這個一定是要結合業務來理解，在項目中實操才能學到核心點。