数据分析就得这么学

Posted 2021-04-26 恋习Python

今天和大家聊聊数据分析，该怎么学？

对于Python工程师来说，其中最容易外延的一个硬技能就是数据分析能力。

Python语言简洁，拥有丰富的第三方库，功能强大，是数据分析的绝佳语言。而且，数据也是任何业务、任何公司逃不过的一个“坎”。

也许你还没有直接和数据打交道。但是，你的老板一定已经开始重视数据，并思考如何通过数据来优化业务结构了。

再进一步，你的公司可能已经或者将要迎来需要进行数据分析挖掘的阶段。当机会来的时候，大部分人都毫无头绪，一脸茫然。如果此时你能给出一个清晰的思路和解决方案，就会真正意识到，数据分析能力，可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。

那么，数据分析到底该怎么学呢？如果可以做到以下这三项，你一定比别人更高效。

1.找到一个实力与经验俱佳的“教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”；

2.制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力；

3.有效工具的运用会让你事半功倍。

在这里，不得不给大家介绍下我自己在看的数据分析学习资料 —— 极客时间的《数据分析实战45讲》。这个课程我是看曹政大佬（caoz的梦呓号主）推荐知道的，作者是清华大学计算机系博士陈旸，最近刚刚更新完毕，我一直跟着学习，获益匪浅。

在这个专栏中，陈旸清晰地把数据分析拆解成下面三个组成部分：数据采集、数据可视化和数据挖掘。在后面文章里，我会给大家分享这三部分所需要掌握的知识，让你有个更深入了解。

并且，专栏里一直秉承着“MAS学习法“，即 Multi-DImension（多维度认识）、Ask（提问）和Sharing（分享），从“思维”到“工具”再到“实践”，学以致用，更高效上手数据分析。

现在要插播一下，今天我特意向极客时间运营小姐姐申请了一个我的专属粉丝福利，我领衔开了一个《数据分析实战45讲》超级团，参团只要79元，原价99元，便宜20元，但仅限今天24小时，且只有200个名额，先到先得。想扩大自己能力边界的同学们，请抓紧搭上这个快车。

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好，下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。

数据采集

当你入门Python后，接下来就算是正式进入数据处理阶段。「数据分析」涵盖两部分：数据是基础，分析是过程，所以数据的前期准备工作也很重要。第一步，就是采集数据。

你可以用Python自动采集数据，也可以使用第三方平台，比如用八爪鱼来采集数据。《数据分析实战45讲》中，作者陈旸用了两个实战案例来讲解如何用Python和八抓鱼来采集数据，讲的非常细致，看完你可以掌握这两种方法。

详细地，你可以去看看专栏里这两篇文章：

• 第9讲 | 如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论？

• 第10讲 | 如何用Python自动化下载王祖贤海报？

数据可视化

大多数人都很容易被数据可视化吸引。试想一下，用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现给大家，是一件特别有成就感的事情。应用也很广泛，比如天猫双十一的数据大屏等。我们可以用各种工具、编程语言做数据可视化，比如DataV、Tableau、Python或者R语言。

在《数据分析实战45讲》中，主要用Python的Matplotlib工具来做数据可视化。Matplotlib是Python的可视化基础库，非常适合入门学习。下面的这几张图就是用Matplotlib绘制出来的。

给你推荐专栏里这篇文章：

• 第15讲 | 如何用Python绘制10种常见的可视化视图？

数据挖掘

当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，《数据分析实战45讲》中详细讲解了数据挖掘十大经典算法，根据用途，把它们分为四大类：

• 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

• 聚类算法：K-Means，EM

• 关联分析：Apriori

• 连接分析：PageRank

值得一提的是，专栏里用了大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法，还会提供一些数据库让大家去实操，亲测有效。

相信学完《数据分析实战45讲》专栏，你会对数据分析游刃有余。这个专栏已有超过1.1w人加入学习给大家截了部分读者评价，你可以参考。

也给大家放下当初“诱惑”我入手这个专栏的曹政大佬截图。

最后，再强调一遍我给大家争取到的粉丝专属福利。

《数据分析实战45讲》限时优惠，从我这里参团只需¥79，原价¥99，便宜20元，但仅限今天24小时，且只有200个名额，先到先得。想扩大自己能力边界，想在职场有更多选择的同学们，请抓紧搭上这个快车。