数据分析第一炮

题图：from Instagram

10 月 8 号那天我发了一个朋友圈，内容是我总结的 Python 数据挖掘的相关内容，我还信誓旦旦地写了个闭关修炼。如今，两个月过去了。里面的每一个分支我还只干完了最基础的 Python 基础相关知识入门。自我欣慰的是，不管怎样，开始了就好，在路上起码比原地踏步让我舒心。

这张大图

那么问题来了，当我们谈论数据分析时，我们在谈论什么？

我们其实在谈论数据分析的三个部分。

1. 数据采集数据采集是我们的「原材料」，主要通过爬虫以及一些自动化工具采集得来。

2. 数据挖掘数据挖掘是数据分析中最有价值的部分，主要是要帮助我们找到数据的规律，帮助我们做出决策，完成业务诉求。

3. 数据可视化数据可视化可以帮助我们更直白地看到做出的结果，帮助我们理解或者向他人演示。

数据挖掘是数据分析的重中之重，每个人的差异和价值也体现在其中。

下面我列出数据挖掘的知识清单，供大家学习参考。

每一个算法都可能花你很多时间去搞懂，我希望大家可以先去了解下每个算法的基本含义以及作用，这样你才会有更深刻的印象。

留一个思考题，你要开始学习数据挖掘了，你有什么心得体会呢？如果一个淘宝店家要查看店铺商品之间的关联关系，他应该用那个算法呢？为什么？

自学很艰难，有一万个诱惑让你很难坚持。多少个日子，我不想总结近日所学内容，我不想写文章，写出来后几经易稿，最终文稿还是躺在我的草稿箱里。为啥？因为有些话我感觉我说出来不够分量，但那个底层逻辑是很多人不会去思考和重视的。

最后推荐大家一个学习方法：MAS 方法。

1. Multi-Dimension，从多维度看问题。

2. Ask，不懂就问，大胆一点。

3. Share，分享的过程也是一种总结。