1. 为什么要数据分析
首先是CPU架构，如果架构一样。主频高的CPU，性能较好。 判断CPU方法：
【首先是架构】 架构为处理器的基础，对于处理器的整体性能起到了决定性的作用，不同架构的处理器同主频下，性能差距可以达到2-5倍。可见架构的重要性。
【然后是主频】 提高主频对于提高CPU运算速度却是至关重要的。
举个例子来说，假设某个CPU在一个时钟周期内执行一条 运算指令，那么当CPU运行在100MHz主频时，将比它运行在50MHz主频时速度快一倍。
因为100MHz的时钟周期比50MHz的时钟周期占用时间 减少了一半，也就是工作在100MHz主频的CPU执行一条运算指令所需时间仅为10ns比工作在50MHz主频时的20ns缩短了一半，自然运算速度也就快了一倍。
【最后是核心数】 核心数影响CPU性能并不大，一般四核完全能够胜任日常生活。当主频过低时，增加核心数不能很好提升CPU整体性能。
2. 为什么要数据分析报告
1、综合研究类报告
常见的综合研究类报告有人口普查报告、某企业运营分析报告等，此类报考分析维度较为全面，一般需要建立在指标体系之上，去挖掘潜在的内部和外部关系，对数据的某一场景，能进行全面地分析评价，能够进行全局的场景分析，以此做出整体评价。
2、日常工作类报告
日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施，当然，此类报告的搭建需要符合数据分析业务场景，需要一定的指标作为支撑，通常以日报、周报、月报、季报、年报形式来呈现，帮助决策人员掌握好最新的数据动态。
3、专题分析类报告
专题分析类报告是通过对现有场景进行具体分析，将数据挖掘方法技术应用于实际中，没有固定的时间周期，但是会确定好大的方向目标，具有一定的针对性。其中，电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析等就是典型代表。不过想要写好此类报考，数据分析人员除了需要对现有场景有深入的了解，还需要具备较强的数据分析思维及收据敏感度，能够不断进行数据挖掘，使业务向着好的方向发展。
3. 为什么数据分析和测量是营销人员未来最重要的技能
消费者分析，包括对消费者购买量与购买频率，购买时间与地点，购买动机，品牌转换情况与品牌忠诚度等四个方面的内容。 消费者分析是市场营销广告创益策划等的重要一步,首先消费者又叫受众,一般消费者分析都从几个方面看,例如年龄/性别/民族/生活习惯/区域/国家/家庭收入等进行分析。消费者分析的方法有：
1、聚类分析： 根据研究对象间的相似性进行分类，对市场进行分层，寻找竞争对手。
2、回归分析： 寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。
3、因子分析： 从众多的观测变量中找到具有本质意义的少量的因子，更加明确的把握事物变化的原因。
4、相关分析： 研究各变量间关系的密切程度。
5、差异性检验和方差分析： 分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异。
6、对应分析： 用于探索和研究各分类变量之间的关系。
7、判别分析： 利用已经获得的一些信息来判断其属性。
8、结合分析： 测量消费者对众多产品属性的偏好，以及确定消费者在多属性产品之间作出的选择。
4. 为什么要数据分析呢
质量数据收集的目的一般最终用于数据统计，使用数据样本进行分析推断总体数据的趋势、分布
质量数据收集是一切质量分析的基础，质量数据收集的效果直接影响最终质量分析结果的判定。
确定数据收集的目的，然后选择数据收集的方法。按数据量分，分为两种：全数收集，抽样收集。
5. 为什么数据分析要用python
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析
6. 为什么数据分析很重要
空间数据的拓扑关系，对于GIS数据处理和空间分析具有重要的意义，因为：
1)拓扑关系能清楚地反映实体之间的逻辑结构关系，它比几何关系具有更大的稳定性，不随地图投影而变化。
2)有助于空间要素的查询，利用拓扑关系可以解决许多实际问题。如某县的邻接县，--面面相邻问题。又如供水管网系统中某段水管破裂找关闭它的阀门，就需要查询该线(管道)与哪些点(阀门关联。
3)根据拓扑关系可重建地理实体。例如根据弧段构建多边形，实现面域的选取；根据弧段与结点的关联关系重建道路网络，进行最佳路径选择等
7. 为什么数据分析查重也红
综述是指就某一时间内，作者针对某一专题，对大量原始研究论文中的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼而写成的论文。关于综述论文的查重，也是有人问，综述的参考文献算查重吗?
综述的参考文献算查重吗
其实是不算的。因为通常最常用的查重系统就是知网，知网查重对参考文献的查重率是不会包含在所查重复率中的。知网论文检测系统拥有高智能的技术，会将论文作者所标注的参考文献直接忽略重复的部分。
但保守起见，也是建议作者将所引用的参考文献用相应的标记好，不然在检测查重率的过程中，也很可能出现飘红，增加论文的重复率。或者作者也是可以将引用的参考文献部分用自己的话进行概述，这样也会有效地降低文章的查重率。这里作者也是可以了解一下怎么降低综述的查重率，希望能对您有所帮助。
8. 为什么要数据分析图表
数据分析图表的基本方法有直方图表法和曲线图标法。