01 | 數據分析全景圖及修煉指南

一.高效學習方法---MAS

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• Multi-Demension：多角度認識事物
• Ask：不懂就問
• Sharing：最好的學習就是分享

 

 

二.數據分析多維度

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• 基礎概念
• 工具
• 題庫

 

三.學習數據分析核心

 

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　　培養數據思惟，掌握挖掘工具，熟練實踐並積累經驗。

 

四.數據分析三個重要組成部分

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•  數據採集
  • 數據源
    • 開源數據庫
    • 爬蟲抓取
    • 日誌採集
    • 傳感器
  • 工具使用
    • 八爪魚
    • 火車採集器
    • 蒐集客
  • 爬蟲編寫
    • phantomjs
    • Scrapy
    • lxml
    • Selenium
•  數據挖掘
  • 數學基礎
    • 機率論與數據統計
    • 線性代數
    • 圖論
    • 最優化方法
  • 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
  • 十大算法
    • 分類算法
      • C45
      • 樸素貝葉斯
      • SVM
      • KNN
      • Adaboost
      • CART
    • 聚類算法
      • K-Means
      • EM
    • 關聯分析
      • Apriori
    • 鏈接分析
      • PageRank
•  數據可視化
  • 第三方工具
    • 微圖
    • DataV
    • Data GIF Maker
  • python可視化
    • Matplotlib
    • seaborn

 

五.認知三步曲

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 　　實戰

　　　　工具

　　　　　　認知

 

自上而下　　疑問回答作分解

帶着問題找答案

 

自下而上　　概況總結作聚合

帶着概念作總結

 

六.牢記規則

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　  1.不重複造輪子

　　2.工具決定效率

　　3.熟練度

 

七.總結　　　　  

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 　  1.記錄下天天的認知

　   2.這些認知對應工具的哪些操做

 　  3.作更多練習來鞏固你的認知