廣泛被應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析

谷歌的數(shù)據(jù)分析可以預(yù)測一個地區(qū)即將爆發(fā)的流感，從而進(jìn)行針對性的預(yù)防；淘寶可以根據(jù)你瀏覽和消費(fèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為你精準(zhǔn)推薦商品；口碑極好的網(wǎng)易云音樂，通過其相似性算法，為不同的人量身定制每日歌單……

數(shù)據(jù)正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)信息、運(yùn)動軌跡……，大到企業(yè)的銷售、運(yùn)營數(shù)據(jù)，產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)……

如何從海量數(shù)據(jù)中獲得別人看不見的知識，如何利用數(shù)據(jù)來武裝營銷工作、優(yōu)化產(chǎn)品、用戶調(diào)研、支撐決策，數(shù)據(jù)分析可以將數(shù)據(jù)的價值最大化。

數(shù)據(jù)分析人才熱度也是高居不下，一方面企業(yè)的數(shù)據(jù)量在大規(guī)模的增長，對于數(shù)據(jù)分析的需求與日俱增；另一方面，相比起其他的技術(shù)職位，數(shù)據(jù)分析師的候選者要少得多。

數(shù)據(jù)源于麥肯錫

那么，小白如何快速獲得數(shù)據(jù)分析的能力呢？知乎上有很多書單，你可能也聽過很多學(xué)習(xí)方法，但嘗試過就知道這些跟高效沒什么關(guān)系。

數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該具備哪些技能

要明確學(xué)習(xí)的路徑，最有效的方式就是看具體的職業(yè)、工作崗位對于技能的具體需求。

我們從拉勾上找了一些最具有代表性的數(shù)據(jù)分析師職位信息，來看看薪資不菲的數(shù)據(jù)分析師，到底需要哪些技能。

其實(shí)企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)技能需求差別不大，可總結(jié)如下：

• SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作，會基本的數(shù)據(jù)管理

• 會用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)管理

• 會用腳本語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R

• 有獲取外部數(shù)據(jù)的能力，如爬蟲

• 會基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫數(shù)據(jù)報告

• 熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：以回歸分析為主

其次是數(shù)據(jù)分析的流程，一般可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來實(shí)施一個數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細(xì)分知識點(diǎn)如下：

高效的學(xué)習(xí)路徑是什么？就是數(shù)據(jù)分析的這個流程。按這樣的順序循序漸進(jìn)，你會知道每個部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識點(diǎn)，哪些知識是暫時不必要的。

接下來我們分別從每一個部分講講具體應(yīng)該學(xué)什么、怎么學(xué)。

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數(shù)據(jù)獲取：公開數(shù)據(jù)、Python爬蟲

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對較高。給大家推薦一些常用的可以獲取數(shù)據(jù)集的網(wǎng)站：

UCI：加州大學(xué)歐文分校開放的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，被很多數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)室采用。

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

國家數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計(jì)局，包含了我國經(jīng)濟(jì)民生等多個方面的數(shù)據(jù)。

http://data.stats.gov.cn/

CEIC：超過128個國家的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，能精確查找GDP、進(jìn)出口零售，銷售等深度數(shù)據(jù)。

http://www.ceicdata.com/zh-hans

中國統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)：國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站，匯集了國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)信息。

http://www.tjcn.org/

優(yōu)易數(shù)據(jù)：由國家信息中心發(fā)起，國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)交易平臺，很多免費(fèi)數(shù)據(jù)。

http://www.youedata.com/

另一種獲取外部數(shù)據(jù)的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂評論排行列表。基于互聯(lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對某個行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)………

以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。如果是初學(xué)，建議從?urllib+BeautifulSoup?開始。

常用的的電商網(wǎng)站、問答網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站等，都可以爬到非常有價值的數(shù)據(jù)。

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數(shù)據(jù)存取：SQL語言

在應(yīng)對萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時候，Excel對于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會以SQL的形式來存儲數(shù)據(jù)，如果你是一個分析師，也至少要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取公司的數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

• 提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)一定是大而繁復(fù)的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據(jù)你的需要提取2017年所有的銷售數(shù)據(jù)、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

  
  

• 數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改：這些是數(shù)據(jù)庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)，所以你只需要記住命令就好。

  
  

• 數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個表之間的聯(lián)系：這個部分是SQL的進(jìn)階操作，多個表之間的關(guān)聯(lián)，在你處理多維度、多個數(shù)據(jù)集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

SQL這部分比較簡單，主要是掌握一些基本的語句。當(dāng)然，還是建議你找?guī)讉€數(shù)據(jù)集來實(shí)際操作一下，哪怕是最基礎(chǔ)的查詢、提取等。

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數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

比如缺失值，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補(bǔ)全，比如異常的值，如何設(shè)置合理數(shù)據(jù)區(qū)間進(jìn)行取舍……

對于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會 pandas （Python包）的用法，應(yīng)對一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點(diǎn)如下：

• 選擇：數(shù)據(jù)訪問（標(biāo)簽、特定值、布爾索引等）

• 缺失值處理：對缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

• 重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除

• 異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

• 相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖等

• 合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作

• 分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

• Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

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概率論及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識

數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計(jì)量如何應(yīng)用？如何在不同的場景中做假設(shè)檢驗(yàn)？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點(diǎn)如下：

• 基本統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

• 其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等

• 其他統(tǒng)計(jì)知識：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar

• 概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程

• 其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識，你就可以用這些統(tǒng)計(jì)量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)，其實(shí)可以得出很多結(jié)論了：比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統(tǒng)計(jì)圖，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。

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Python 數(shù)據(jù)分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實(shí)有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書籍，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但其實(shí)真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對精確地結(jié)論。這部分需要掌握的知識點(diǎn)如下：

• 回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

• 基本的分類算法：決策樹、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯……

• 基本的聚類算法：k-means……

• 特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型

• Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結(jié)論。

然后你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型，對于模型的優(yōu)化，你需要去學(xué)習(xí)如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預(yù)測的精度。這就有點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的味道了，其實(shí)一個好的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該算是一個初級的數(shù)據(jù)挖掘工程師了。

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系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)與數(shù)據(jù)思維

到這個時候，你就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。但是還要根據(jù)不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)，練習(xí)解決實(shí)際問題的能力。

上面提到的公開數(shù)據(jù)集，可以找一些自己感興趣的方向的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結(jié)論。

你也可以從生活、工作中去發(fā)現(xiàn)一些可用于分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平臺等數(shù)據(jù)中都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經(jīng)驗(yàn)的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如Top榜單、平均水平、區(qū)域分布、同比環(huán)比、相關(guān)性分析、未來趨勢預(yù)測等等。隨著經(jīng)驗(yàn)的增加，你會有一些自己對于數(shù)據(jù)的感覺，這就是我們通常說的數(shù)據(jù)思維了。

零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，坑確實(shí)比較多，總結(jié)如下：

• 1.環(huán)境配置，工具安裝、環(huán)境變量，對小白太不友好；

• 2.缺少合理的學(xué)習(xí)路徑，上來 Python、HTML 各種學(xué)，極其容易放棄；

• 3.Python有很多包、框架可以選擇，不知道哪個更友好；

• 4.遇到問題找不到解決辦法，學(xué)習(xí)停滯不前；

• 5.網(wǎng)上的資料非常零散，而且對小白不友好，很多看起來云里霧里；

• 6.懂得技巧，但面對具體問題無法系統(tǒng)思考和分析；

• ……………………

正好，DC學(xué)院推出的這門系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析課程，就是按照以上的學(xué)習(xí)路徑。是無數(shù)分析師的爬坑經(jīng)驗(yàn)、以及無數(shù)本書的總結(jié)，讓你少走彎路。60天，足夠打敗市面上多半所謂的分析師。

這門課已有2000+同學(xué)加入。不少同學(xué)都取得了從0到1的進(jìn)步，能夠分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，完成可視化分析和趨勢預(yù)測。

如果你希望在短時間內(nèi)學(xué)會Python數(shù)據(jù)分析，少走彎路

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?關(guān)于學(xué)習(xí)路徑?

我們知道一般的數(shù)據(jù)分析流程是：“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲-數(shù)據(jù)清洗-Python數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化與報告”，而課程正是按照實(shí)際的分析流程搭建整體框架。

這條學(xué)習(xí)路線足夠清晰，沒有一上來直接灌輸大量理論，而是在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，這就有效過濾掉了無效知識。

每學(xué)習(xí)一部分知識，能解決實(shí)際的問題，即便是對于純小白來說，也沒有什么壓力。

數(shù)據(jù)清洗-獲得干凈數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)可視化-探索性數(shù)據(jù)分析

附：《數(shù)據(jù)分析師（入門）》課程大綱

60天入門數(shù)據(jù)分析師

第一章：開啟數(shù)據(jù)分析之旅?

1) 數(shù)據(jù)分析的一般流程及應(yīng)用場景?

2) Python 編程環(huán)境的搭建及數(shù)據(jù)分析包的安裝?

第二章：獲取你想要的數(shù)據(jù)?

1) 獲取互聯(lián)網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)集?

2) 用網(wǎng)站 API 爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)?

3) 爬蟲所需的 HTML 基礎(chǔ)?

4) 基于 HTML 的爬蟲，Python（Beautifulsoup）實(shí)現(xiàn)?

5) 網(wǎng)絡(luò)爬蟲高級技巧：使用代理和反爬蟲機(jī)制?

6) 應(yīng)用案例：爬取豆瓣 TOP250 電影信息并存儲?

第三章：數(shù)據(jù)存儲與預(yù)處理?

1) 數(shù)據(jù)庫及 SQL 語言概述?

2) 基于 HeidiSQL 的數(shù)據(jù)庫操作?

3) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階操作：數(shù)據(jù)過濾與分組聚合?

4) 用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫連接與數(shù)據(jù)查詢?

5) 其他類型數(shù)據(jù)庫：SQLite&MongoDB?

6) 用 Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)清洗與可視化?

第四章：統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)與 Python 數(shù)據(jù)分析?

1）探索型數(shù)據(jù)分析：繪制統(tǒng)計(jì)圖形展示數(shù)據(jù)分布?

2）通過統(tǒng)計(jì)圖形探究數(shù)據(jù)分布的潛在規(guī)律?

3）描述統(tǒng)計(jì)學(xué)：總體、樣本和誤差，基本統(tǒng)計(jì)量?

4）推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)：概率分布和假設(shè)檢驗(yàn)?

5）在實(shí)際分析中應(yīng)用不同的假設(shè)檢驗(yàn)?

6）預(yù)測型數(shù)據(jù)分析：線性回歸

7）Python中進(jìn)行線性回歸（scikit-learn實(shí)現(xiàn)）

8) ? 預(yù)測型數(shù)據(jù)分析：分類及邏輯回歸

9)? ?其它常用算法（k近鄰、決策樹、隨機(jī)森林）

10) 預(yù)測型數(shù)據(jù)分析：聚類算法（k均值、DBSCAN）

11) 用特征選擇方法優(yōu)化模型?

12) 用 scikit-learn 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘建模全過程?

13) 用 rapidminer 解決商業(yè)分析關(guān)鍵問題?

14) 高級數(shù)據(jù)分析工具：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)初探

第五章 報告撰寫及課程總結(jié)?

1) 養(yǎng)成數(shù)據(jù)分析的思維?

2) 數(shù)據(jù)分析的全流程及報告撰寫的技巧?

3) 課程回顧以及一些拓展?

?關(guān)于學(xué)習(xí)資料?

你或許受夠了零散的學(xué)習(xí)資源，不系統(tǒng)不清晰意味著低效；你可能收集了以G計(jì)的的學(xué)習(xí)資源，但保存后從來沒打開過？

老實(shí)說，很少有像這門課這樣的用心的課程資料。每一小節(jié)后面都有本節(jié)的重點(diǎn)知識、參考代碼以及延伸學(xué)習(xí)材料，供快速復(fù)習(xí)、案例實(shí)現(xiàn)、深入拓展……你一定不會失望。

某節(jié)部分學(xué)習(xí)資料

?關(guān)于課程老師?

課程主講老師王樂業(yè)是港科大的博士后，在數(shù)據(jù)挖掘方面成果不俗。更重要的是，他喜歡分享，知乎粉絲不少，能把知識提煉到極致，所以課程全是干貨，沒有廢話。

周濤教授很多人比較熟悉，作為這門課的研發(fā)老師，他也將自己多年的大數(shù)據(jù)分析和挖掘的經(jīng)驗(yàn)、教學(xué)經(jīng)驗(yàn)傾注其中。所以課程不僅是知識，還有思維和學(xué)習(xí)方法，你完全可以遷移到其它層面的學(xué)習(xí)中。

【課程主講老師】

王樂業(yè)

香港科技大學(xué)博士后

王樂業(yè)，香港科技大學(xué)博士后，法國國立電信學(xué)院及巴黎六大計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)博士。本科和碩士畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技 術(shù)專業(yè)。目前研究方向研究方向?yàn)槌鞘袝r空數(shù)據(jù)挖掘。從事研究工作包括通過社交網(wǎng)絡(luò)識別個人興趣、通過移動通信網(wǎng)絡(luò)推理人群移動模式、以及通過公共交通數(shù)據(jù)優(yōu)化交通站點(diǎn)分布等。發(fā)表論文20余篇，其中SCI10余篇，引用300余次。樂業(yè)老師是一位樂于分享的學(xué)者，善于用簡單的方法解答復(fù)雜的問題。在他看來，找到好的學(xué)習(xí)方法和路徑，其實(shí)可以少走很多彎路。

【課程研發(fā)老師】

周濤

電子科技大學(xué)教授

周濤，電子科技大學(xué)教授、大數(shù)據(jù)研究中心主任。主要從事統(tǒng)計(jì)物理與復(fù)雜性，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析方面的研究。在 Physics Reports、PNAS等國際 SCI 期刊發(fā)表300余篇學(xué)術(shù)論文，引用超過17000次，H 指數(shù)為63。2015年入選全國十大科技創(chuàng)新人物，超級暢銷書《大數(shù)據(jù)時代》譯者，暢銷書 《為數(shù)據(jù)而生:大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐》作者。周濤教授參與課程的研發(fā)和課程體系的設(shè)計(jì)，以多年的教學(xué)科研和企業(yè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)為課程的頂層設(shè)計(jì)保駕護(hù)航。

?關(guān)于學(xué)習(xí)和答疑?

課程是錄播的，所以可以根據(jù)自己的計(jì)劃，隨時學(xué)習(xí)。當(dāng)然學(xué)習(xí)群也有老師隨時答疑，你的每一個問題都能被認(rèn)真對待。很多時候?qū)W習(xí)效率不高，并不是因?yàn)榫幊潭嚯y，而是一些小問題，卡住了學(xué)習(xí)的進(jìn)度。

【課程信息】

「 上課形式 」

錄播課程，可隨時開始，反復(fù)觀看

「 學(xué)習(xí)周期 」

建議每周學(xué)習(xí)至少8小時

「 學(xué)習(xí)路徑 」

數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-可視化與報告

「 編程語言 」

人生苦短，我用Python

「 面向人群 」

零基礎(chǔ)的小白、負(fù)基礎(chǔ)的小白白

「 答疑形式 」

學(xué)習(xí)群老師隨時答疑，即便是最初級的問題

「 課程資料 」

重點(diǎn)筆記、操作詳解、參考代碼、課后拓展

「 課程證書 」

學(xué)完課程并達(dá)到要求，發(fā)放數(shù)據(jù)分析師結(jié)業(yè)證書

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總結(jié)

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