AI入門級算法常識

你好，我是周蘿蔔， 一名低調的挨踢工程師。

在每個企業中，各個部門都會生產出必定的數據，目前，各種數據在企業生產經營中起着相當重要的做用。

數據已經成爲了企業生產、經營，戰略等等幾乎全部的經營活動所依賴的，不可或缺的信息。

正確的數據分析能夠幫助企業作出明智的業務經營決策，數據就猶如企業經營者的眼睛同樣，經過數據能夠反映出經營的問題，就猶如舵手依賴導航同樣。

數據分析師是怎麼練成的

其實，數據分析說白了，就是掌握數據，掌握規律，並加以應用的一門技術。那麼這項技術具體又是怎樣的呢，該如何來學習它呢，下面就一塊兒來看看數據分析的三個組成部分。

數據採集：數據採集是咱們的數據來源，只有當咱們手中擁有足夠的、可靠的數據以後，咱們纔有了分析數據的基礎，數據採集能夠經過網絡爬蟲，經過開源數據獲取等途徑來完成。

數據挖掘：數據挖掘部分，能夠說是數據分析的核心部分，也是商業價值所在。咱們經過分析手中的數據，來得到人、物等關係規律，從而指導咱們的商業活動，達到必定的商業價值。

數據可視化：經過數據可視化，咱們能夠更加直觀的觀察到數據的組成、規律等，也可以更好的展現咱們的分析結果。

從上面數據分析的三部分組成能夠看出，一名優秀的數據分析師的工做包括：

 數據採集：開源數據使用，網絡爬蟲，數據集成。
 數據挖掘：數據處理，算法分析，數據預測。
 數據可視化：數據分析結果呈現。

你只須要逐一擊破這三個方面，那麼就徹底能夠勝任一名數據分析師的工做。

1. 擊破數據採集

對於數據採集，咱們能夠採用網絡上的一些開源數據，可是這個侷限性就是人家開源啥，你就只能用啥。若是我想分析王者榮耀的英雄呢，沒有開源數據，此時本身動手，豐衣足食。咱們能夠抓取相關網站上的數據，那麼 Python 爬蟲就是作好的工具。
我會帶你一步步的完成網絡爬蟲從零到一的進階，從而作到數據分析，再也不過於依賴開源數據。

2. 擊破數據挖掘

其實數據挖掘纔是數據分析的核心，只有成功的挖掘出數據中隱藏的含義，咱們數據分析的價值纔有所體現。該如何挖掘呢，此時數據算法就要閃亮登場了。
我會帶你學習各類數據挖掘算法，從最簡單的 KNN 分類算法到 EM 聚類算法，從算法原理到算法實戰，一步步搞定數據挖掘。

3. 擊破數據可視化

數據可視化是咱們分析數據和展現分析成果的良好方式，直觀的圖表，要比枯燥的數字更加容易讓人接受。
我會帶你完成多個可視化圖表的製做，讓你體會到數字的美麗與驚豔。

你能從專欄裏面得到什麼？

此專欄經過「基礎篇」，「算法篇」兩大模塊，分別給你講述數據分析所須要的基礎知識和數據分析中的思路和流程，以及各類算法的原理及應用。

相信你通讀完以上兩個模塊之後，會刷新你對於某些知識的認知。進而經過專欄的例子觸類旁通，從容應對將來工做中可能遇到的技術問題。

各個模塊簡介以下：

基礎篇

此章節主要介紹 Python 基礎語法以及兩個數據分析經常使用庫 NumPy 和 Pandas。再輔以數據清洗實戰和 Python 爬蟲實戰，讓你進一步加深理解，更快上手。

同時還會介紹10種 Python 數據可視化圖表，同時使用 Matplotlib、Seaborn 及 pyecherts 來製做不一樣的可視化視圖，讓你充分體會不一樣工具之間的異同。

Python 做爲當下最流行的語言，其在數據分析領域的表現也是很是驚豔的。Python 擁有衆多的第三方庫，能夠方便的讀寫文本，獲取數據，同時 NumPy 和 Pandas 都是業界一流的數據處理工具，給咱們的數據處理提供了極大的方便。同時 Python 還擁有豐富的可視化模塊，Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 都是其中的佼佼者，是的咱們的可視化工做也事半功倍。Python 還有衆多的機器學習算法庫，好比 scikit-learn，jieba 等，都是很是優秀且經常使用的模塊。

以上所涉及的知識點，我都會在後面的章節中一一道來，勤奮的你，必定不會錯過。

相信學習完本篇的內容，你必定會是一個基本掌握了 Python 基礎知識，並可以根據本身對數據的要求，主動爬取網絡上的資源，完成初始數據採集，同時還可以熟練使用 NumPy 和 Pandas 處理數據，清洗數據的工程師。而且還能夠經過對數據的各類可視化操做，完成對數據的初步分析。

算法篇

算法是數據挖掘的靈魂，而數據挖掘則是數據分析的核心，因此學好算法，並可以靈活的運用，是每個數據分析師的必備技能。

你必定據說過啤酒和尿布的故事，可是有想過爲何啤酒和尿布放在一塊兒會相互刺進銷量嘛？
如今市面上有不少的情感分析系統，有沒有考慮過其背後的原理？
當你瀏覽購物網站時，爲何網站總時能精準的展現你所關心的物品，其中的核心在哪裏？

若是你確實對以上的內容感興趣，或者想了解其中的原理，那麼不妨和我一塊兒完成算法篇的內容。

此章節我會介紹6種數據分析經常使用算法，包括：

分類算法： KNN、決策樹、SVM 和樸素貝葉斯
聚類算法：K-Means 和 EM

每個算法，我都會使用一節的篇幅來說解算法原理，而後在下一節中經過一到兩個實戰例子來鞏固知識。

可讓你瞭解到怎樣才能給物品分類，若是才能作好預測。數據分析並不只僅是數據的展現，探索數據背後的價值，纔是數據分析的本質與意義所在。

相信學習完本篇內容後，你必定能夠輕鬆的把王者榮耀中各個英雄分類，從而選出最適合本身的那一類。你也能夠完成足球隊的分檔，看看心中的球隊究竟是什麼水平。固然還有圖像分割，乳腺癌檢測，情感分析等多個實際例子等着你， 帶你完成從理論到應用的完美轉變。

須要什麼基礎才能完成以上內容？

徹底是0基礎就能夠。只要你跟着個人節奏，踏實的完成基礎篇的練習。即便你沒有任何 Python 基礎，只要通讀完 Python、NumPy 和 Pandas 基礎篇，並輔以簡單的練習，你就必定能夠完成後面內容的學習。

至於算法篇，一樣不須要太多的數學知識，我會以通俗易懂的語言來向你展現一個不同的算法世界。

總結

數據分析，探索數據中的價值。因爲篇幅有限，沒法涵蓋全部的數據分析知識點，還請見諒。

可是但願你可以經過本專欄的學習，能夠快速的積累經驗，爲你後面進入到數據分析的世界打下良好的基礎。