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。它是咱们的原材料，由于任何分析都是须要数据源；

　　2.数据挖掘。它能够说是最“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，也就是咱们所谈的商业智能BI

　　3.数据可视化。它能够说是数据领域中万金油的技能，能够让咱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，它能够帮你抓取 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

　　它能够说是知识型的工程，至关于整个专栏中的“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，模型创建，模型评估，上线发布

　　算法:分类算法，聚类算法，关联分析，链接分析

　　数学基础：几率论和数据统计，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，可视化能够帮咱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(并非所有)：

　　1.python第三方库：Matplotlib，Seaborn等

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