對(duì)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，很多人可能會(huì)有這樣的疑惑：入門數(shù)據(jù)分析該學(xué)哪些知識(shí)點(diǎn)？該看哪些書？

是從 Python 入手還是 R 語(yǔ)言？常用的算法有哪些？

可以練手做項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫(kù)去哪里找？好用的爬蟲(chóng)工具又有哪些？

網(wǎng)上看了很多文章，但感覺(jué)沒(méi)有個(gè)系統(tǒng)，號(hào)主有系統(tǒng)性的資料推薦嗎？的確，我當(dāng)時(shí)學(xué)數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱，網(wǎng)上關(guān)于數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)資料非常多，但缺乏系統(tǒng)性，沒(méi)有老師時(shí)時(shí)給你解答問(wèn)題，很多時(shí)候都感覺(jué)自己要放棄了。

但，我不得不說(shuō)一句：學(xué)數(shù)據(jù)分析絕對(duì)沒(méi)錯(cuò)，堅(jiān)持下去你會(huì)看到一個(gè)完全不一樣的自己。

之前在百度的曹政舉了他身邊的例子，令人印象深刻，蠻多看上去并不優(yōu)秀的人卻都能靠著數(shù)據(jù)分析 C 位出道。十來(lái)年前我在百度招聘過(guò)一個(gè)人大本科應(yīng)屆的小伙子鄧明生，從學(xué)歷背景看在百度并不占優(yōu)勢(shì)，當(dāng)時(shí)開(kāi)始跟我做數(shù)據(jù)分析，寫程序分析百度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，后來(lái)慢慢獨(dú)擋一面，因?yàn)閷?duì)百度所有業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)都清晰，后來(lái)百度出現(xiàn)一些人事危機(jī)的時(shí)候開(kāi)始成為救火隊(duì)長(zhǎng)，連續(xù)在不同業(yè)務(wù)部門擔(dān)綱重要職位，一路升到聯(lián)盟事業(yè)部總經(jīng)理，今年離職出來(lái)創(chuàng)辦御勢(shì)資本，青出于藍(lán)而勝于藍(lán)，人家現(xiàn)在比我厲害很多了。

還是十來(lái)年前，又有一個(gè)應(yīng)屆生吳海生，從百度產(chǎn)品部門申請(qǐng)內(nèi)部調(diào)動(dòng)去做數(shù)據(jù)分析，開(kāi)始經(jīng)驗(yàn)不足，寫報(bào)告還被我嘲諷過(guò)的那種。好多年不見(jiàn)，最近看新聞才知道，已經(jīng)某新近上市的金融公司 CEO，妥妥的 C 位出道有沒(méi)有，真是讓人刮目相看。那么，數(shù)據(jù)分析到底該怎么學(xué)呢？

其實(shí)真的沒(méi)那么復(fù)雜，你只需要做好這三件事👇👇👇：

找到一個(gè)實(shí)力與經(jīng)驗(yàn)俱佳的“教練”，從思維、工具、實(shí)戰(zhàn)帶你“即學(xué)即用”；

制定一份正確的學(xué)習(xí)計(jì)劃與路徑，你真正需要的是好方法而不是蠻力；

有效工具的運(yùn)用會(huì)讓你事半功倍。

在這里，給大家推薦專欄《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》。作者是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士陳旸，已經(jīng)「全集」更新完畢，好評(píng)度也超高。

在這個(gè)專欄中，陳旸清晰地把數(shù)據(jù)分析拆解成下面三個(gè)組成部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘。在后面文章里，我會(huì)給大家分享這三部分所需要掌握的知識(shí)，讓你有個(gè)更深入了解。

專欄里一直秉承著“?MAS 學(xué)習(xí)法“，即 Multi-DImension(多維度認(rèn)識(shí))、Ask(提問(wèn))和 Sharing(分享)，從“思維”到“工具”再到“實(shí)踐”，學(xué)以致用，更高效上手?jǐn)?shù)據(jù)分析。而且老師還會(huì)直接提供項(xiàng)目數(shù)據(jù)，讓你上手練習(xí)，可以在簡(jiǎn)歷上完善項(xiàng)目經(jīng)歷，順利找到工作。！炸裂折扣！🔥🔥🔥原價(jià)99，今日拼團(tuán)僅需79！且，新人專享19.9！！！但！僅限前50個(gè)名額！👇👇👇

👆練手的數(shù)據(jù)項(xiàng)目

好，下面接著給大家分享上圖中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘需要掌握的知識(shí)。數(shù)據(jù)采集

當(dāng)你入門 Python 后，接下來(lái)就算是正式進(jìn)入數(shù)據(jù)處理階段。「數(shù)據(jù)分析」涵蓋兩部分：數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，分析是過(guò)程，所以數(shù)據(jù)的前期準(zhǔn)備工作也很重要。第一步，就是采集數(shù)據(jù)。

你可以用 Python 自動(dòng)采集數(shù)據(jù)，也可以使用第三方平臺(tái)，比如用八爪魚來(lái)采集數(shù)據(jù)。《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中，作者陳旸用了兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例來(lái)講解如何用 Python 和八爪魚來(lái)采集數(shù)據(jù)，講的非常細(xì)致，看完你可以掌握這兩種常用方法。

👆老師制作的「Python 爬蟲(chóng)總結(jié)圖」

詳細(xì)地，你可以去直接看《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》專欄里這兩篇文章：第 9 講 | 如何用八爪魚采集微博上的“D&G”評(píng)論？

第 10 講 | 如何用 Python 自動(dòng)化下載王祖賢海報(bào)？數(shù)據(jù)可視化

大多數(shù)人都很容易被數(shù)據(jù)可視化吸引。試想一下，用各種酷炫的圖片將數(shù)據(jù)的規(guī)律直觀地呈現(xiàn)給大家，是一件特別有成就感的事情。應(yīng)用也很廣泛，比如天貓雙十一的數(shù)據(jù)大屏等。我們可以用各種工具、編程語(yǔ)言做數(shù)據(jù)可視化，比如 DataV、Tableau、Python 或者 R 語(yǔ)言。

在《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中，主要用 Python 的 Matplotlib 工具來(lái)做數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是 Python 的可視化基礎(chǔ)庫(kù)，非常適合入門學(xué)習(xí)。學(xué)完專欄，下面的這幾張圖我也可以做出來(lái)，非常搶眼。

你可以看看《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》專欄里這篇文章：第 15 講 | 如何用 Python 繪制 10 種常見(jiàn)的可視化視圖？數(shù)據(jù)挖掘

當(dāng)你掌握了數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的操作后，接下來(lái)就該正式處理數(shù)據(jù)了。為了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種算法，《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中詳細(xì)講解了數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法，根據(jù)用途，把它們分為四大類：分類算法：C4.5，樸素貝葉斯(Naive Bayes)，SVM，KNN，Adaboost，CART

聚類算法：K-Means，EM

關(guān)聯(lián)分析：Apriori

連接分析：PageRank

值得一提的是，專欄里用了大篇幅內(nèi)容、許多案例來(lái)講解這十大算法，還會(huì)提供一些數(shù)據(jù)庫(kù)讓大家去實(shí)操，親測(cè)有效。

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除了以上內(nèi)容外，每篇文章末尾，老師都會(huì)針對(duì)這一講的內(nèi)容總結(jié)「學(xué)習(xí)筆記」，而且都是以手繪圖的方式，非常容易理解和保存查看。

在留言區(qū)，你能看到大家各種各樣的解題思路，其中有的你可能會(huì)意想不到，可以說(shuō)，在留言區(qū)你也能學(xué)到很多。作者也會(huì)留言回復(fù)，解答大家提出的問(wèn)題，或者給予及時(shí)反饋。

數(shù)據(jù)分析能力必然是每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的，無(wú)論是運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品還是程序員，之后還可以往數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等方向發(fā)展。現(xiàn)在訂閱，享「超低價(jià)福利」👇

特別提示有需要的把握好，錯(cuò)過(guò)的話，我也幫不上你~

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python接私活王者_Python从青铜到王者这5个实战项目要会的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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