⑴ 数据文化是什么
数据是人类活动的描述和记忆，是人类生存、发展的基本工具。“大数据是人类文明新的土壤”（《数据之颠》作者涂子沛语），数据文化是大数据革命的基础。任何没有文化底蕴的革命，只能是无源之水、空中楼阁。
国家间的竞争是科技水平、经济实力的竞争，说到底是国家教育水平、国民文化素养的竞争。数据文化是民族优秀特质的重要体现。但凡数据文化丰富、悠久的国家，都有较强的竞争力。国家的强大，离不开数据文化的支撑。中国有一定的数据文化基础，但与一些发达国家比较，还有不小的差距。
数据文化建设是中国特色社会主义建设的重要内容，是实现两个一百年奋斗目标的重要抓手。我们要抓住数据革命机遇，发挥后发优势，培育数据文化，推动大数据时代的精进。
一、数据文化概述。
1、数据文化的概念。数据文化是一种注重事物的精准量化和数据的科学分析，一切凭数据说话的思维方式和行为方式总括。
2、数据文化的内涵——实事求数，实数求是。通过对“实事”的数据化提取，经过去粗去伪加工、量化分析、科学研判，从而掌握事物的本质、历史缘由、发展走向，以及应对之策。
3、数据文化的特征。
第一、数据为王。数据文化认为，世间万物万事都可归结为数据，都是可量化、可度量的、可分析的；用数据总结、指导人们的物质、文化活动更精准、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。事物的定性来源于定量分析，量变带来质变。
第三、数据的生命力在于开放共享。数据公开可以促进公平，有利监督；数据开放、共享可以丰富数据、提炼数据、再造数据、用活数据、创新数据。
第四、安全是数据最低层的价值，是数据文化的基本要求。数据的任何价值都是基于“数据是安全的”。数据从采集到利用全过程必须合法；不侵犯人们的合法权益；要减少和避免数据带来的“负效应”、“负产品”；要防止数据用于作恶。
4、数据文化建设的目标。
第一、培育数据文化，促进大众养成数据习惯，善于数据思维，处处精打细算，事事精益求精；建成数据化社会。
第二、将数据文化融入企业（组织）文化，与建设学习型企业（组织）相结合，大力倡导企业（组织）数据化管理；建成数据化企业（组织）。
第三、按照建设中国特色社会主义总目标，建成先进、文明、高效、创新、开放、自由、民主、安全、持久的富含数据文化的数据化国家。
二、建设国家的数据文化。
建设数据文化是一项代际工程，需要顶层设计规划、高层示范引领。
1、顶层设计规划。国家制订中长期数据文化建设规划，指导全国的数据文化建设工作；咨询、引导数据产业发展；推进全民数字文化教育、普及；指导、监督数据安全工作；开展制度建设和法律推进工作等。
2、高层示范引领。中央和国家机关要率先垂范，树立数据意识，形成数据习惯，示范数据治国。从国家到部委、从计划到总结，从通知到规定等等，能用数据和图表的不用文字、少用文字；向下级单位发放指引、样式，要求并指导条条块块善用数据、多用数据。
3、媒体宣传带动。一是媒体大力宣传报道数据文化建设工作。二是媒体、网络通过竞赛、辩论、出版等推进数据文化建设。三是媒体、网络自身更多使用数据，以数据展示事件，以数据表达观点，以数据推进数据文化。
4、“洋为中用”。美国是数据强国，其数据在国家生活中的历史与宪法诞生同步。美国人用数据分权（两院），用数据辩论治国（人口普查、大型工程等），用数据预测（人口迁移，农业产量）、用数据制衡等等。美国200多年的国家史，同时是一部璀璨的数据文化史。
至少以下两方面值得学习：第一、美国治国高层敬畏数据，善用数据，“较真”数据，为民众树立了榜样。他们可以为各州的席位平等计较到小数点后两位，而且一计较就计较几个月、几年。为一项水利工程的成本/收益反复辩论、较真，最终确定是否上马，决定建设者。
第二、美国数据的开放共享。1966年《自由信息法》在辩论了13年后终于通过，以法律要求政府公开一切除关系国家安全和个人隐私外的信息和文件；2013年奥巴马发布行政命令《政府信息的默认形式就是开放并且机器可读》。
⑵ 如何进行文化现象分析
文化这个词太大了，现象也太多了，只要你选定一种文化的一个现象，自然可以从你学过的任何学科去分析下里面是不是有什么原理。比如电影，你可以分析经济学（电影制作），消费者的消费心理学（去影院看电影和看盗版及网络视频），社会学（电影映射的内容），哲学（人生如戏）。只要你一直细分，分到最后就分析差不多了，但是一般的分析都是找一个方向，因为面面俱到的分析不太可能，人的思维总是有定式和局限的。
⑶ 数据分析需要掌握些什么知识
想从事数据分析相关的工作，那么首先你需要掌握统计学相关知识，代码语言：pyton，SQL这类的，还有就是熟用各类数据分析表格吧，还有最重要的一点就是做数据分析师，一定要熟练掌握SPSS这类的数据分析软件，这很重要，因为好的工具使用会让你的效率提升数倍。
⑷ 常用的数据分析方法有哪些
技能一：理解数据库。
还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。
技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行数据分析的一个新型而精准的产品。
技能三：懂设计说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。
在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。
技能四：几项专业技能
统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。
技能五：提升个人能力。
有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。
技能六：随时贴近数据文化
拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。
⑸ “民族文化遗产数字化”包含哪些内容
我国众多的少数民族文化是中华民族文化的重要组成部分。保护民族文化遗产，弘扬民族文化传统，确保民族文化安全，已是当今世界各国共同面对的全球化战略主题。我国的民族文化遗产资源异常丰富，举世公认。在五千多年来的文明发展中，幅员辽阔的国土上至今仍留存着许许多多的历史文化遗址、遗迹，还有各种类型的自然地理、人文地理景观；图书馆、博物馆里保藏着数以百万计的艺术珍品、典籍和文物；中国人的言谈举止、风情习俗、节日庆典中保留着大量“物质或非物质”的文化符号。凡此种种，都为民族文化遗产的数字化产品、作品的创新、设计、制作、生产、经营提供了不竭的源泉和动力。
任何一项文化遗产数字化活动，都要在一定的文化背景下进行，但文化遗产的数字化不是对传统文化的简单复制，而是依靠人的灵感、创意和想象力，借助数字技术的手段对传统文化资源的再提升。这些文化遗产包含着影响社会现实、维护民族文化统一性的基因，所蕴涵的浓浓中华之情，是促进民族团结、保持国家统一的坚实基础，是抵御时间消蚀力、保持民族文化连续性的血脉，是超越社会变迁、维系情感交融的特殊纽带。因此，应用数字技术保护好我国的民族文化遗产有利于培育民族认同感，有利于增强社会凝聚力和创造力。
文化遗产数字化是将民族文化资源转化为新兴文化产业基础的一个关键环节。目前，以“文化内容”为主题的数字化革命正在全球范围内展开。世界各国为迎接信息时代的到来，正大规模地将文化遗产转换成数字化形态。1992年，联合国教科文组织开始推动“世界的记忆”项目，目的就是要在世界范围内推动文化遗产数字化，以便永久性地保存，以及最大限度地使公众公平地享有。
建议买一本书《民族文化遗产数字化》作者:王耀希 人民出版社
目录
序
前言
第1部分 导论
第一章 何谓民族文化遗产数字化
第一节 民族文化遗产的概念
第二节 文化遗产数字化的科学内涵
第二章 民族文化遗产数字化面对的时代背景
第一节 民族文化遗产肩负的历史使命
第二节 民族文化遗产数字化的目的、意义
第三节 民族文化遗产数字化的必要性和紧迫性
第四节 对民族文化遗产数字化的认识与分析
第五节 文化遗产数字化对文化发展、繁荣及其产业建设的影响
第六节 文化遗产数字化对经济社会发展的支撑与促进作用
第三章 国内外文化遗产数字化保护情况
第一节 国外文化遗产保护的基本情况及措施
第二节 国外文化遗产数字化的实践与探索
第三节 国内文化遗产数字化保护情况及措施
第四节 国内文化遗产数字化的实践与探索
第五节 文化遗产数字化存在的问题
第2部分 文化遗产数字化技术
第四章 数字媒体技术
第一节 数字化与数字媒体
第二节 字符与编码
第三节 计算机图形与数字图像
第四节 数字视频与数字音频
第五节 线性与非线性
第六节 2D／3D动画作品的制作过程
第五章 文化遗产数字化技术支撑体系
第一节 标准组成体系
第二节 体系结构
第三节 硬件简介
第四节 软件简介
第六章 数字化关键技术及进展
第一节 数字图像处理
第二节 数字动画制作
第三节 多媒体数据库
第四节 虚拟现实技术
第五节 数字内容管理与发布
第六节 数字音视频编码解码
第七节 数字遥感与数字航拍
第八节 摄影测量及光电扫描
第九节 其他数字化技术
第七章 文化遗产数字化的技术解决方案
第一节 文化遗产数字化信息资源建设
第二节 文化遗产数字化信息网络建设
第三节 文化遗产数字化支撑体系建设
第四节 文化遗产数字化服务体系建设
第3部分 民族文化遗产数字化应用研究
第八章 云南少数民族文化遗产数字化对象研究
第一节 少数民族文化遗产可数字化研究
第二节 云南少数民族文化遗产可数字化资源调研与分析
第九章 云南少数民族文化遗产数字化实例研究
第一节 文化遗产数字化实例研究的总体策划
第二节 民族文化遗产数字化对象实施方案架构
第三节 民族文化遗产数字化工程的阶段
第四节 民族文化遗产数字化实例的成果形式
第五节 非物质文化遗产数字化的几个重要问题
第十章 民族文化遗产数字化实例应用的思考
第一节 如何进行数字化成果推广应用
第二节 数字化实例应用的社会价值
第三节 对建设文化软实力所起的作用
第四节 数字化应用研究的总结与启示
第4部分 民族文化遗产数字化建设的对策措施
第十一章 国内外遗产数字化政策与趋势
第一节 国际组织及国外的相关政策
第二节 国内相关政策及进展趋势
第十二章 云南少数民族文化遗产数字化建设的对策举措
第一节 云南文化遗产保护工作情况及面临的困难与问题
第二节 云南少数民族文化遗产数字化发展纲要
第三节 民族文化遗产数字化建设的基本对策
第十三章 文化遗产数字化应用的未来与展望
第一节 从数字化到数据化
第二节 文化产业与信息产业的融合发展
第三节 数字时代文化遗产传承保护的趋势
第四节 数字时代文化遗产开发利用的前景
第五节 数字化应用的未来与展望
参考文献
后记
⑹ 数据分析方法
学习数据分析肯定有人上网网络了不少数据分析方法，什么漏斗分析法，PEST，SWOT模型、杜邦分析法等等。并且由于不同版本的演绎，造成了分析方法种类繁多，令人眼花缭乱，关于分析方法值得一说的就是一定要结合行业特点，特别是对业务的掌握，这样才能事半功倍。下面简单列几个比较通用的分析方法：
1、对比分析法
对比分析法常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。
2、5W2H分析法
这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。
3、SWOT
明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。
4、PEST
从政治（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。
5、杜邦分析法
杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。
那么就能看出来，你要想成为真正的数据分析师，下一步该补充的知识就是分析方法以及数据分析思维，但是这两部分如果自学的话可能有点难达到入行的需求，尤其是数据分析思维，这个一定是要结合业务来理解，在项目中实操才能学到核心点。