总第135篇/张俊红 今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力...以上就是作为一名数据分析师我觉得应该学习Python的理由。 5. 怎么学 ? 我现在已经知道我要学习Python了，可是我该怎么学？...越看越懵逼，越看越觉得自己不会的东西很多，因为很多Python编程书是面向开发小哥哥写的，很多Python数据分析书又是面向算法小哥哥写的，我一个每天用Excel的数据分析师让我又要学习爬虫、又要学网页开发...我现在学习Python的唯一目标就是做数据分析师，而不是去做爬虫工程师、也不是去做算法工程师。...于是就有了这本书，『对比Excel，轻松学习Python数据分析』。
总第135篇/张俊红 今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力...以上就是作为一名数据分析师我觉得应该学习Python的理由。 5. 怎么学 我现在已经知道我要学习Python了，可是我该怎么学？...越看越懵逼，越看越觉得自己不会的东西很多，因为很多Python编程书是面向开发小哥哥写的，很多Python数据分析书又是面向算法小哥哥写的，我一个每天用Excel的数据分析师让我又要学习爬虫、又要学网页开发...我现在学习Python的唯一目标就是做数据分析师，而不是去做爬虫工程师、也不是去做算法工程师。...9.想法落地 于是就有了这本书，『对比Excel，轻松学习Python数据分析』。
很多学习数据分析的同学也都有这样一种困惑“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析?”...如何系统学习数据分析？ 在学习数据分析之前应该明白几点 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据分析师本身融合了业务知识、统计学和计算机等学科，并不是新的技术。...数据分析更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据分析项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。...分析工具 对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。...编程语言 对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。
我以为，要想做数据分析工作，需要掌握的技能不外乎是以下三个： 扎实的理论功底（统计，数据挖掘的基础知识、模型） 一门脚本编程语言（R/Python/Julia..）...对于在校学生，最好的方式是课程中完成理论的学习，平时自学完成编程的学习，最后靠实践/实习来积累数据分析的实战经验。对于想将方向转向数据分析的同学，还是建议深入的看本统计的书，会让之后的路程事半功倍....Data Science 什么是数据科学，实际上就是对数据提取，分析，理解，描述，预测的一门学科，提出的时间是2008年，乍一看来数据科学其实很像统计学，实际上，数据科学应当是统计与计算机的交叉学科.....是为了尽可能多的为你介绍现代的一些数据挖掘模型,并深入浅出的传授整套机器学习的流程： 数据清洁--->划分训练集--->模型拟合--->模型评价,预测。...课程再好，也需要自己耐下心来学习。要想真正学好R，玩转数据分析，还是需要自己的努力。
---- --正文-- DAX（Data Analysis eXpressions），即数据分析表达式，是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis...如果你具有Microsoft Excel编程语言经验，想要学习DAX，却不知如何开始，那么下面就给出一些Excel用户学习DAX的建议。 你可能已经知道DAX与Excel公式有些相似。...在能够写出好的DAX表达式之前，你需要学习一些理论并彻底理解计值上下文是如何工作的。 如果没有一定的理论基础，你会觉得DAX像变魔术一样得到了正确的结果，或者得到没有意义的奇怪数字。...微软MVP，Power BI极客 翻译 原书作者、DAX之父、ExcelHome 创始人、Power BI MVP力荐 本书是微软DAX语言在商业智能分析、数据建模和数据分析方面的指南。...通过对本书的学习，你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析；你将掌握从基础表函数到高级代码，以及模型优化的所有内容；你将确切了解在运行DAX表达式时，引擎内部所执行的操作，并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码
但是如何挑出那些产品之间有关联销售的机会，从而形成相应的组合优惠套装呢？...但无论怎么样的决策，优惠组合套装都离不开数据支撑，而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。...结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验，分享一点我对关联分析的所谓经验，帮助他人或帮助自己不断提高。 第一 关联分析具体能用来做什么呢？...第二 如何做好关联分析呢？ 1.必须进行大量的产品梳理工作，区分不同等级的层次关系，并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。...做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。 2.建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。
以下是一位在BAT大数据领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会给想入行或是刚入行大数据的朋友借鉴学习！ 成为数据分析师有哪些要求？ 1. 理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。...数据处理 数据的处理需要掌握有效率的工具： Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，处理10万级别的数据很轻松。学习高端Excel需要哪些技能？...多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。 帆软FineReport：专业的报表工具，日常做报表设计一个模板可通用，只要会写SQL就可上手。...Oracle和SQL sever：企业最常用的千万级别的数据库，熟练掌握SQL语言。 保持不断的技术学习，比如学习新流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职有帮助。 3....大数据分析包括趋势、模式分析和不同分类和预测系统的开发。因此，简而言之，大数据分析是对数据的高级计算。大型数据工程是系统设计、部署和计算平台的顶层结构。 学习信息分布 你的领域是什么，它的方向是什么？
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。
现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。...我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话，我可以从哪里着手？...从哪里弄到有分析价值的数据？ 在开源社区有没有开源项目适合用来学习数据分析？ 可以自己动手做个什么项目来实践？...鉴于你会 Python，推荐机器学习实战 入门读物： 深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。...适合入门的教程： 集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。
因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。...2.编程基础 要学习如何用Python进行数据分析， CDA数据分析师建议第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块...CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程： 1)数据获取 一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。...常见的数据挖掘模型有： 在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作： scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。...scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。 Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。
如果你打算成为一名数据分析师，希望能提升数据获取、数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆，完全零基础的你该从哪开始学习？视频下载了很多，无法坚持学习？...第二阶段 SQL数据库语言 作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。...当然很遗憾，业务学习没有捷径。 推荐书籍： 《增长黑客》 《精益数据分析》 以上就是商业数据分析师的完整进阶路线，如果你沿着此路线学习，相信你在数据分析道路上有所收获。...CDA数据分析研究院为有此需求的小伙伴开设了数据分析周末集训班课程，感兴趣的小伙伴快来学习吧！ ?...在这门数据分析师集训课程中，你将掌握如何建置数据仓库、使用可视化方法发现数据中的模式规律、使用统计分析方法进行验证、结合机器学习方法进行预测并清晰传达你的洞察。毕业后，你将成为企业抢手的数据分析师。
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...3.预测分析能力 数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。 4.语义引擎 我们知道，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...典型的算法包括用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。使用的主要工具是Mahout for Hadoop。
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...你的分析观点往往来自于你的分析思维，所以正确地运用好分析思维是非常重要的。 参考《数据分析的 8 种思维》，首先，我们可以运用对比思维，对数据进行有效的对比，这是数据分析工作的核心方法之一。...对于「如何提高销量」这样一个大问题，我们很难直接回答，可以试着细分为小问题，例如：哪种促销方式效果更好？我们的用户希望得到什么？...提出建议 你怀着激动的心情，开始撰写数据分析报告。此时你要记住，数据分析报告的重点，不是那些花里胡哨的图表，而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策，否则，数据分析将毫无用处。...然后，综合运用各种分析思维和分析工具，对数据进行分析推理。 最后，得出主要的分析结论，提出有效的行动建议。
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。...五、机器学习 现在AI和预测分析是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。...但是我们是数据分析师，不是算法工程师，我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系，我们要找到这部分联系，解释给老板。那么如何来培养这种能力呢？
两年前，我和几个同事组成了一个研究小组，讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋，并由此开始数据分析的学习研究。...有很多的培训材料可以在网上找到： 统计202 加州理工学院的数据科学课程 Coursera：数据科学，机器学习，数据分析，数据分析计算 加州大学伯克利分校 - 数据科学 骑士新闻中心的课程：资讯图像和数据可视化...二、聚焦 1）集中所有精力 当我迷上了数据科学时，我发现只花20％的时间是不够的，这需要花100％的时间，所以我会去发现并解决工作中出现的所有和数据相关的问题（大数据分析，医疗保健，零售分析，优化问题）...2）着手有趣的问题 把学习目标和个人兴趣放在一起。解决有趣的问题，同时学习新的技术是很有用的。例如我对零售，医疗保健和体育数据分析很有兴趣。...4）了解业务领域知识 我很幸运，有机会接触到内部和外部的数据科学家，他们帮助我理解他们处理数据问题的方法。我从他们身上学到的“假设驱动的数据分析”，而不是“盲目加蛮力数据分析”的重要性。
数据是企业运营状态的反映，也是企业运营最有效的依据。目前数据化比较好的行业：零售，金融，出行，互联网。 数据运营是通过方法论和数据产品为企业提供有效的运营工具，不仅仅是简单的数据分析。...数据运营是一个连续系统的工作，如下是数据运营的主要流程。 数据运营对从业人员的能力要求 不仅是数据处理分析能力，更重要的是对业务知识的掌握及运营策略。...分析能力：运筹学，市场营销，分析方法论 。 行业经验：了解行业的发展状态，洞察业务趋势。 软实力：《学会提问》，《用数据说活》，《影响力》，《硅谷增长黑客实战笔记》。...四，系统课程 需要一些基础的数学知识，计算机建模理论，商业分析知识。 注释该图片来源：《据运营之路：掘金数据化时代》
正如马云所言，我们身处在一个数据为王的时代，世界正从IT走向DT。在移动互联、云计算和大数据的穹顶之下，未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。...信息的碎片化加大了选择成本的空间，如何有效采集和分析数据、排除阅读噪音，成为了IT部门在大数据时代亟待解决的难题。...例如北塔软件的北塔BTIM就可以帮助管理者将大数据的智慧应用到运维管理一线，北塔软件在北塔BTIM中体现了以数据为核心的新型IT运维方式，可以从日常监控，故障分析，决策分析三个方向为用户提供强大的数据管理能力...DT时代的来临，让更多的“技术大拿”，开始需要学习用数据来做决策，通过数据来对老板汇报事情的进展，然而每天接收那么多的数据，如何快速的从这些数据中挖掘和分析出哪些是自己想要的，哪些是适合企业现状策略实施的...如果你也属于这些“技术大拿”，如果你也碰到这种情况，不妨加入我们的数据咖俱乐部，参与PPV课的数据分析师认证培训课程，开始系统的学习数据发掘和分析以及各种应用，让你从此不管是IT还是DT届，都是大咖！
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析的基础就是以上五个方面， 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法 大数据的技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据...）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测：预测模型、机器学习...并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2....比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
两年前，我和几个同事组成了一个研究小组，讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋，并由此开始数据分析的学习研究。...有很多的培训材料可以在网上找到： 统计202 加州理工学院的数据科学课程 Coursera：数据科学，机器学习，数据分析，数据分析计算 加州大学伯克利分校 - 数据科学 骑士新闻中心的课程：资讯图像和数据可视化...二、聚焦 1）集中所有精力 当我迷上了数据科学时，我发现只花20％的时间是不够的，这需要花100％的时间，所以我会去发现并解决工作中出现的所有和数据相关的问题（大数据分析，医疗保健，零售分析，优化问题...2）着手有趣的问题 把学习目标和个人兴趣放在一起。解决有趣的问题，同时学习新的技术是很有用的。例如我对零售，医疗保健和体育数据分析很有兴趣。...4）了解业务领域知识 我很幸运，有机会接触到内部和外部的数据科学家，他们帮助我理解他们处理数据问题的方法。我从他们身上学到的“假设驱动的数据分析”，而不是“盲目加蛮力数据分析”的重要性。
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