展开

关键词

入门选手必备 | 大数据分析学习之路

目录: 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 5、懂设计。 一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容,做到这一点,你必须有扎实的基本线性代数,对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学,但这是一个好的开始场合。 了解机器学习的概念。 机器学习是下一个新兴词,却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值,并且无需显式编程。 学习代码。数据科学家必须知道如何调整代码,以便告诉计算机如何分析数据。 如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划,那后续对你的影响将十分深远。 学习数据修改和数据清洗技术。数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和”坏”数据

520100

数据分析入门

2018年6月14日笔记 1.数据分析的定义 用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并加以消化,以求最大化的开发数据功能,发挥数据的作用。 数据分析可用于现状分析,原因分析,预测分析。 2.数据分析六部曲 明确分析目的和思路-->数据收集-->数据处理-->数据分析-->数据展现-->报告撰写 明确分析目的之菜鸟与分析师对比 ? 数据收集 收集方法有:数据库,互联网,公开出版物,市场调查 数据处理 处理内容包括:数据清洗,数据转化,数据提取,数据计算 数据分析 定义:数据分析是指用适当的方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的数据进行分析 3.数据分析三大误区 分析目的不明确,为分析分析 缺乏业务知识,分析结果偏离实际 一味追求使用高级分析方法,热衷研究模型 4.数据分析师的职业发展 广阔前景 大数据催生新兴职业数据分析师成IT界“ ,Spss,Sas 懂设计:图表,颜色搭配 基本素质 态度严谨,好奇心强烈,逻辑思维清晰,擅长模仿学习,勇于创新

53420
  • 广告
    关闭

    云数据仓库ClickHouse首购10元特惠

    适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景,首购限时10元,快来抢购吧!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    入门数据分析,我应该学习什么编程语言?

    很多时候,当和人们讨论怎么开始学习数据科学,一个疑惑总是出现在我们面前: 我不知道应该学什么编程语言。 数年前,我刚开始把目光集中于数据科学的时候,我浏览了所有流行的编程语言:Python,R,SAS,D3,并不包括那些虽然触手可及,但是实在是在数据分析方面没有优势的语言,例如perl,BASH和JAVA 你要了解如何理解数据以及怎么用这数据科学的工具去解决问题。总而言之,我认为r是最佳的做这个的编程语言。 学习R 不做保留地,我仍然推荐你应该学习R作为你的第一项数据科学编程语言。 那是一个脸书的数据学家开的,而他的博客上写的R语言十分出色) 就像分析学的进步于目前所说那样,“R也是作为微软公司的数据科学家们的选择,当他们用BING,AZURE,OFFICE,还有销售,市场经营以及经济建筑的时候常能看到它的身影 对我来说,D3更多像是雕像工具一般,这是用来做非常优美的数据可视化工具,但是制作出来的东西并不会分析其中产生的冗余和各种情况,当你有非常多的对应客户端包含着新分析和近场联系 我非常乐观。

    68140

    入门数据分析,我应该学习什么编程语言?

    很多时候,当和人们讨论怎么开始学习数据科学,一个疑惑总是出现在我们面前: 我不知道应该学什么编程语言。 数年前,我刚开始把目光集中于数据科学的时候,我浏览了所有流行的编程语言:Python,R,SAS,D3,并不包括那些虽然触手可及,但是实在是在数据分析方面没有优势的语言,例如perl,BASH和JAVA 你要了解如何理解数据以及怎么用这数据科学的工具去解决问题。总而言之,我认为r是最佳的做这个的编程语言。 学习R 不做保留地,我仍然推荐你应该学习R作为你的第一项数据科学编程语言。 那是一个脸书的数据学家开的,而他的博客上写的R语言十分出色) 就像分析学的进步于目前所说那样,“R也是作为微软公司的数据科学家们的选择,当他们用BING,AZURE,OFFICE,还有销售,市场经营以及经济建筑的时候常能看到它的身影 对我来说,D3更多像是雕像工具一般,这是用来做非常优美的数据可视化工具,但是制作出来的东西并不会分析其中产生的冗余和各种情况,当你有非常多的对应客户端包含着新分析和近场联系 我非常乐观。

    80070

    如何入门数据分析

    如果你刚开始学习数据分析,那么怎么入门呢?其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢? 数据分析必备技能: Excel SQL Python或者R 数据可视化 机器学习 PPT 逻辑思维 下面我们一个个看下 一、Excel 说到Excel,首先想到的可能是电子表格,但是这个工具背后有更多的分析能力 要成为一名真正的数据分析师,您需要超越SQL并至少掌握其中一种语言。 那么你应该学习哪一个呢?R和Python都是开源和免费的,公司招聘一般也是写明,会其中一个就可以。 所以,去学习Python的Matplotlib和Seaborn吧,可以参考之前的文章讲解《数据挖掘从入门到放弃(五)seaborn 的数据可视化》。 五、机器学习 现在AI和预测分析数据科学领域最热门的两个主题,数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了,对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。

    37731

    数据分析入门(二)

    昨天讲到数据分析的步骤分为六步: 一.明确分析目的及思路 二.数据收集 三.数据处理 四.数据分析 五.数据展现 六.输出报告 一.明确分析目的及思路 1.明确分析目的 做任何事都要有个目标,数据分析也不例外 三.数据处理 数据处理指把收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。 四.数据分析 数据分析是指用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。 六.输出报告 数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因,过程,结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 今天就到这把,下节课讲数据分析数据处理的区别,数据分析数据挖掘的关系及数据分析的三大误区。

    26980

    数据分析方法入门

    | 导语   2019年底开始我开始接触数据分析,从初期的数据分析小白,到现在慢慢入门有些经验,想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们,以下内容将分为【数据分析的意义 】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 ? 数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 我们在使用新增/活跃/留存率/收益搭建了基础的产品需要关注的日常监控指标后,如果数据监控中发现问题又该如何解决呢?那么接下来我们看看数据分析的方法? 总结 【数据分析的意义】 数据分析是客观直接的衡量产品策略/运营活动等行为是否成功的重要指标 【产品基础指标体系搭建】 新增 日活/月活 留存 付费(有涉及相关的APP) 【数据分析的方法】 一、基于用户

    46841

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python函数

    下面是一个简单的例子: def f(): a = 5 b = 6 c = 7 return a, b, c ​ a, b, c = f() 在数据分析和其他科学计算应用中 假设我们有下面这样一个字符串数组,希望对其进行一些数据清理工作并执行一堆转换: In [171]: states = [' Alabama ', 'Georgia!' 不管是谁,只要处理过由用户提交的调查数据,就能明白这种乱七八糟的数据是怎么一回事。为了得到一组能用于分析工作的格式统一的字符串,需要做很多事情:去除空白符、删除各种标点符号、正确的大写格式等。 还可以将函数用作其他函数的参数,比如内置的map函数,它用于在一组数据上应用一个函数: In [176]: for x in map(remove_punctuation, states): .. 它们在数据分析工作中非常方便,因为你会发现很多数据转换函数都以函数作为参数的。

    12330

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-IPython讲解

    笔记:本章没有介绍Python的某些概念,如类和面向对象编程,你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 你可以用下面的命令运行它(hello_world.py文件必须位于终端的工作目录): $ python hello_world.py Hello world 一些Python程序员总是这样执行Python代码的,从事数据分析和科学计算的人却会使用 IPython shell的进步之一是具备其它IDE和交互计算分析环境都有的tab补全功能。 后面会仔细地学习函数。 自省 在变量前后使用问号?,可以显示对象的信息: In [8]: b = [1, 2, 3] ​ In [9]: b? 集成Matplotlib IPython在分析计算领域能够流行的原因之一是它非常好的集成了数据可视化和其它用户界面库,比如matplotlib。

    14220

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-准备工作

    我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家。虽然本系列的标题是“数据分析”,重点却是Python编程、库,以及用于数据分析的工具。 这就是数据分析要用到的Python编程。 什么样的数据? 当书中出现“数据”时,究竟指的是什么呢? 在过去的10年,Python从一个边缘或“自担风险”的科学计算语言,成为了数据科学、机器学习、学界和工业界软件开发最重要的语言之一。 因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能,pandas是本系列的重点。 scikit-learn 2010年诞生以来,scikit-learn成为了Python的通用机器学习工具包。仅仅七年,就汇聚了全世界超过1500名贡献者。

    12020

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy数组运算

    NumPy数组的运算 数组很重要,因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化(vectorization)。

    11110

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python语法基础

    在下一章,我将详细介绍Python的数据结构、函数和其它内建工具。 语言的语义 Python的语言设计强调的是可读性、简洁和清晰。有些人称Python为“可执行的伪代码”。 每个数字、字符串、数据结构、函数、类、模块等等,都是在Python解释器的自有“盒子”内,它被认为是Python对象。每个对象都有类型(例如,字符串或函数)和内部数据。 理解Python的引用的含义,数据是何时、如何、为何复制的,是非常重要的。尤其是当你用Python处理大的数据集时。 笔记:赋值也被称作绑定,我们是把一个名字绑定给一个对象。 标量类型 Python的标准库中有一些内建的类型,用于处理数值数据、字符串、布尔值,和日期时间。这些单值类型被称为标量类型,本书中称其为标量。表2-4列出了主要的标量。 这里概括介绍字符串处理,第8章的数据分析会详细介绍。 字节和Unicode 在Python 3及以上版本中,Unicode是一级的字符串类型,这样可以更一致的处理ASCII和Non-ASCII文本。

    14630

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python函数-2

    2) for i in range(5)) Out[192]: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} itertools模块 标准库itertools模块中有一组用于许多常见数据算法的生成器 建议参阅Python官方文档,进一步学习。 ? 错误和异常处理 优雅地处理Python的错误和异常是构建健壮程序的重要部分。在数据分析中,许多函数函数只用于部分输入。

    12010

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python数据结构-2

    enumerate函数,可以返回(i, value)元组序列: for i, value in enumerate(collection): # do something with value 当你索引数据时 字典 字典可能是Python最为重要的数据结构。它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合,键和值都是Python对象。

    10730

    数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python数据结构-1

    Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。 list函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器: In [42]: gen = range(10) ​ In [43]: gen Out[43]: range(0, 10) ​ In [44]: list [54]: b_list Out[54]: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo'] 如果不考虑性能,使用append和remove,可以把Python的列表当做完美的“多重集”数据结构 six'] ​ In [65]: b.sort(key=len) ​ In [66]: b Out[66]: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes'] 稍后,我们会学习

    10510

    数据分析-NumPy入门使用

    背景介绍 今天我们学习python数据分析中一个很有用的模块NumPy,NumPy是使用Python进行科学计算的基础包。 它包含其他内容: 一个强大的N维数组对象 复杂的(广播)功能 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具 有用的线性代数,傅里叶变换和随机数功能 除了明显的科学用途外,NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器 可以定义任意数据类型。这使NumPy能够无缝快速地与各种数据库集成。 ? 入门示例 ? __version__)#使用np.array()创建数组array = np.array([1,2,3])array#查看数据类型,是numpy的ndarrayprint(type(array))#

    25710

    数据分析简易入门(1)

    01 什么是数据分析? 通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理,结合具体业务分析数据,帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率,发现业务机会,取得持续竞争优势。 数据分析的三个作用,现状分析、原因分析、预测分析数据分析可以从以下几个方面分析进行维度和指标的衡量: 总体数据概览: 反映某一数据指标的整体规模大小、总量多少的指标。 明确目的:明确数据分析的目的,希望通过分析得出什么结果。如希望通过数据分析找出流失用户都有哪些特征,广告CTR下降的原因等等。 如果不能,还需要获取什么数据。 处理数据:处理数据中的异常数据、重复数据、缺失数据等。 分析数据:围绕关键指标进行分析分析过程中采用下钻法,如分析某一天CTR下降、哪个时间段、哪些app等等。

    6910

    数据分析入门系列教程-数据采集

    前面我们一起完成了一个数据清洗的实战教程。现在,我们一起来学习数据采集的相关知识。 获取数据。打开网站之后,就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。 保存数据。拿到数据之后,需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。 下面我们就来分析下这个网页 目标网站页面分析 注意:网络上的网站页面构成总是会变化的,所以这里你需要学会分析的方法,以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔,就是这个原因。 Chrome 开发者工具 Chrome 开发者工具(按 F12 打开),是分析网页的绝佳利器,一定要好好使用。 其实爬虫,无外乎模拟请求,解析数据,保存数据

    30240

    数据分析入门系列教程-数据清洗

    从今天开始,我们再一起来学习数据分析,共同进步! 首先先来进行一个数据清洗的实战,使用比较经典的数据集,泰坦尼克号生存预测数据。 data.drop('ticket', axis=1, inplace=True) 至此,我们就把一份原始的数据,处理成了比较标准的,易于数据分析数据。 透视表分析 在处理数据之后,我们还可以使用透视表,整体分析数据 这里主要查看下各个特征(船票等级,性别,仓位等)对于存活率的影响 注意数据集 df 与 data 的区别 性别透视表 首先来看下,不同性别 数据清洗的重要性 要知道,一个好的数据分析师必定是一名数据清洗高手。在数据分析的过程中,数据清洗是最占用时间与精力的步骤。数据质量的高低,直接影响我们最后分析的结果,千万马虎不得。 唯一性:数据是否存在重复记录。 在进行数据清洗的时候,一定要先耐心的观察数据,充分的理解每列数据的意义,从真实的情况出发分析数据是否有真实的含义,再根据生活工作中的经验,来逐一处理数据

    40230

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券