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Posted 2022-02-21 Python_chichi

为什么要学数据分析

大数据、人工智能时代有没有什么技能是可以运用在各种行业的？

有，数据分析就是，从数据中提炼有价信息是大数据、人工时代必备的技能之一！

营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，公司高管可以通过数据分析指导决策。

不管你从事的是什么行业，掌握了数据分析能力，你将更有竞争力。

薪资高

字节跳动11w月薪招数据分析师的新闻曝出后，数据分析人才的薪资问题再次冲上热搜！

从图中可以看出，数据分析相关岗位的平均薪资虽然高达13.5k，但下至4.5k上至50k，跨度非常巨大。究竟是什么，导致了数据分析岗位的薪资待遇如此两极分化？

根本原因就是，数据分析领域不存在「天花板」一说，进阶能力直接决定了数据分析人才的薪资水平。

这也是为什么，大厂的高薪数据分析岗不仅要求精通各类数据工具，还要求有完整的项目经验、能快速分析数据异动的原因、能应对复杂的业务决策。

如何学习

数据分析是一门交叉学科，往简单了说，学会使用Excel就可以做一些数据分析了，再复杂一些，要用到SQL的知识，“高级”一些的，就要用到数据分析方法，最常见的就是统计模型，比如方差分析、列联分析、线性回归、逻辑回归、主成分分析法、时间序列等。而想再进一步地深入学习就还需要掌握决策树、聚类分析、关联规则、神经网络、随机森林等数据挖掘模型算法。除了理论知识的学习外也需要掌握一些常见的数据分析工具，比如SPSS、SAS、R、Python等，尤其要注意编程语言的学习，掌握一门编程语言可以让分析工作更加高效地进行。

以上是学习数据分析道路上需要掌握的基本技能，至于怎么学？当然最有效的方法就是理论与实践相结合的方法，真正做到学以致用。

在这里小编给大家推荐一本权威的《数据科学入门 》书籍，通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的； 掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础； 运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。

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第一章 python 导论

1.1　数据的威力
1.2　什么是数据科学
1.3　激励假设：DataSciencester
…

第二章 python速成

2.1　基础内容
2.2　进阶内容
2.3　延伸学习
…

第三章 可视化数据

3.1 matplotlib
3.2　条形图
3.3　线图
…

第4章　线性代数

4.1　向量　　
4.2　矩阵　　
4.3　延伸学习　　

第5章　统计学

5.1　描述单个数据集　　
5.1.1　中心倾向　　
5.1.2　离散度　　
5.2　相关　　
5.3　辛普森悖论　　
5.4　相关系数其他注意事项　　
5.5　相关和因果　　
5.6　延伸学习　　

第6章　概率

6.1　不独立和独立　　
6.2　条件概率　　
6.3　贝叶斯定理　　
6.4　随机变量　　
6.5　连续分布　　
6.6　正态分布　
6.7　中心极限定理　　
6.8　延伸学习　　

第7章　假设与推断　　75

7.1　统计假设检验　　
7.2　案例：掷硬币　　
7.3　置信区间　　
7.4　P-hacking　　
7.5　案例：运行A/B测试　　
7.6　贝叶斯推断　　
7.7　延伸学习　　

第8章　梯度下降

8.1　梯度下降的思想　　
8.2　估算梯度　　
8.3　使用梯度　　
8.4　选择正确步长　　
8.5　综合　　
8.6　随机梯度下降法　　
8.7　延伸学习　　

第9章　获取数据

9.1　stdin和stdout　　
9.2　读取文件　　
9.2.1　文本文件基础　
9.2.2　限制的文件　　
9.3　网络抓取　　
9.3.1　html 和解析方法　　
9.3.2　案例：关于数据的O’Reilly图书　　
9.4　使用API　　
9.4.1　JSON（和XML）　　
9.4.2　使用无验证的API　　
9.4.3　寻找API　　
9.5　案例：使用Twitter API　　
9.6　延伸学习　　

第10章　数据工作

10.1　探索你的数据　　
10.1.1　探索一维数据　　
10.1.2　二维数据　　
10.1.3　多维数据　　
10.2　清理与修改　　
10.3　数据处理　　
10.4　数据调整　　
10.5　降维　　
10.6　延伸学习　　

第11章　机器学习

11.1　建模　　
11.2　什么是机器学习　　
11.3　过拟合和欠拟合　　
11.4　正确性　　
11.5　偏倚- 方差权衡　　
11.6　特征提取和选择　　
11.7　延伸学习　　

第12章　k近邻法

12.1　模型　　
12.2　案例：最喜欢的编程语言　
12.3　维数灾难　　
12.4　延伸学习

第13章　朴素贝叶斯算法

13.1　一个简易的垃圾邮件过滤器　　
13.2　一个复杂的垃圾邮件过滤器　　
13.3　算法的实现　　
13.4　测试模型　　
13.5　延伸学习

第14章　简单线性回归

14.1　模型　　
14.2　利用梯度下降法　　
14.3　最大似然估计　
14.4　延伸学习

第15章　多重回归分析

15.1　模型　　
15.2　最小二乘模型的进一步假设　　
15.3　拟合模型　
15.4　解释模型　　
15.5　拟合优度　　
15.6　题外话：Bootstrap　　
15.7　回归系数的标准误差　　
15.8　正则化　　
15.9　延伸学习

第16章　逻辑回归

16.1　问题　
16.2　Logistic函数　
16.3　应用模型　　
16.4　拟合优度　　
16.5　支持向量机　　
16.6　延伸学习　　

第17章　决策树

17.1　什么是决策树　　
17.2　熵　　
17.3　分割之熵　　
17.4　创建决策树　　
17.5　综合运用　　
17.6　随机森林　　
17.7　延伸学习

第18章　神经网络

18.1　感知器　　
18.2　前馈神经网络　　
18.3　反向传播　　
18.4　实例：战胜CAPTCHA　　
18.5　延伸学习

第19章　聚类分析

19.1　原理　
19.2　模型　
19.3　示例：聚会　　
19.4　选择聚类数目k　　
19.5　示例：对色彩进行聚类　　
19.6　自下而上的分层聚类　　
19.7　延伸学习　

第20章　自然语言处理

20.1　词云　　
20.2　n-grams模型　　　
20.3　语法　　
20.4　题外话：吉布斯采样　　
20.5　主题建模　　
20.6　延伸学习　　

第21章　网络分析

21.1　中介中心度　　
21.2　特征向量中心度　　
21.2.1　矩阵乘法　　
21.2.2　中心度　　
21.3　有向图与PageRank　　
21.4　延伸学习

第22章　推荐系统

22.1　手工甄筛　　
22.2　推荐流行事物　　
22.3　基于用户的协同过滤方法　　
22.4　基于物品的协同过滤算法　　
22.5　延伸学习

第23章　数据库与SQL　　257

23.1　CREATE TABLE与INSERT　　257
23.2　UPDATE　　259
23.3　DELETE　　260
23.4　SELECT　　260
23.5　GROUP BY　　262
23.6　ORDER BY　　264
23.7　JOIN　　264
23.8　子查询　　267
23.9　索引　　267
23.10　查询优化　　268
23.11　NoSQL　　268
23.12　延伸学习　　269

第24章　MapReduce

24.1　案例：单词计数　　
24.2　为什么是MapReduce　　
24.3　更加一般化的MapReduce　　
24.4　案例：分析状态更新　　
24.5　案例：矩阵计算　　
24.6　题外话：组合器　　
24.7　延伸学习

第25章　数据科学前瞻

25.1　IPython　　
25.2　数学　　
25.3　不从零开始　　
25.3.1　NumPy　　
25.3.2　pandas　　
25.3.3　scikit-learn　　
25.3.4　可视化　　
25.3.5　R　　
25.4　寻找数据　
25.5　从事数据科学　　
25.5.1　Hacker News　　
25.5.2　消防车　　
25.5.3　T 恤　　
25.5.4　你呢？　　

> 由于篇幅原因，这里就不一一展开了，朋友们如果有需要全套《数据科学入门》，点赞+评论数据分析即可，我都会回复的！