数据分析学习路线

数据分析由三大重要部分组成：

　　1.数据采集。它是我们的原材料，因为任何分析都是需要数据源；

　　2.数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI

　　3.数据可视化。它可以说是数据领域中万金油的技能，可以让我们直观的了解到分析数据的结果。

 

下面总结详解这三大部分的内容：

一 数据采集

　　采集工具：八爪鱼，自动抓取的神器，它可以帮你抓取 99% 的页面源。

　　python爬虫：可编写，采集，存储数据，以及自动化采集设计。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

二数据挖掘

　　它可以说是知识型的工程，相当于整个专栏中的“算法”部分。首先要知道他的基本流程，算法，以及底层的数学基础。

　　基本流程：商业理解，数据理解，数据准备，模型建立，模型评估，上线发布

　　算法:分类算法，聚类算法，关联分析，连接分析

　　数学基础：概率论和数据统计，线性代数，图论，最优化方法

 　　

 

三数据可视化

　　当数据量大的时候很难理解，可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构，以及分析结果的视觉呈现。

　　数据可视化有两种方法(并不是全部)：

　　1.python第三方库：Matplotlib，Seaborn等

　　2.第三方工具:如果生成了csv格式文件，想要采用所见即得的方式进行呈现，可以采用微图，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。

 

 

 

原文链接:https://www.cnblogs.com/HugJun/p/11090141.html
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