數據分析學習路線

數據分析由三大重要部分組成：

　　1.數據採集。它是咱們的原材料，由於任何分析都是須要數據源；

　　2.數據挖掘。它能夠說是最「高大上」的部分，也是整個商業價值所在。數據挖掘的核心是挖掘數據的商業價值，也就是咱們所談的商業智能BI

　　3.數據可視化。它能夠說是數據領域中萬金油的技能，能夠讓咱們直觀的瞭解到分析數據的結果。

 

下面總結詳解這三大部分的內容：

一 數據採集

　　採集工具：八爪魚，自動抓取的神器，它能夠幫你抓取 99% 的頁面源。

　　python爬蟲：可編寫，採集，存儲數據，以及自動化採集設計。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

二數據挖掘

　　它能夠說是知識型的工程，至關於整個專欄中的「算法」部分。首先要知道他的基本流程，算法，以及底層的數學基礎。

　　基本流程：商業理解，數據理解，數據準備，模型創建，模型評估，上線發佈

　　算法:分類算法，聚類算法，關聯分析，鏈接分析

　　數學基礎：機率論和數據統計，線性代數，圖論，最優化方法

 　　

 

三數據可視化

　　當數據量大的時候很難理解，可視化能夠幫咱們很好地理解這些數據的結構，以及分析結果的視覺呈現。

　　數據可視化有兩種方法(並非所有)：

　　1.python第三方庫：Matplotlib，Seaborn等

　　2.第三方工具:若是生成了csv格式文件，想要採用所見即得的方式進行呈現，能夠採用微圖，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。