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學數(shù)據(jù)分析需要學的知識詳解（三）
2018-12-17
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在前面提到的數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)存取的知識，一般來說，數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)存取是數(shù)據(jù)分析的必要條件，數(shù)據(jù)分析師在分析數(shù)據(jù)的時候首先需要數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)我們還分析什么呢？可見數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)存取是很重要的，不過在進行數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)存取之后，我們還需要對數(shù)據(jù)進行預處理，以及對概率知識的學習。下面我們就來講講這方面的內容。


大家都知道，很多時候我們通過獲取數(shù)據(jù)和存取數(shù)據(jù)的時候，拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)可能重復，也可能缺失，也可能存在異常值等等，這時候就需要進行數(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果。有很多無效的數(shù)據(jù)對分析沒有意義，就需要進行刪除。所以我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。


所以說，對于數(shù)據(jù)預處理，我們需要學會 pandas 的用法，應對一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。那么學會pandas需要學什么東西呢？一般來說，需要學習選擇（主要針對的是數(shù)據(jù)訪問）、缺失值處理（即對缺失數(shù)據(jù)行進行刪除或填充）、重復值處理（重復值的判斷與刪除）、空格和異常值處理（清楚不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)）、相關操作（描述性統(tǒng)計、Apply、直方圖）合并（符合各種邏輯關系的合并操作）、分組（數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組）。學會了這些知識就能夠做好數(shù)據(jù)的預處理工作。


當然，進行數(shù)據(jù)分析還需要學會概率論和統(tǒng)計學的知識，數(shù)據(jù)分析的方法有很多都是來自統(tǒng)計學的概念，概率論和統(tǒng)計學的知識也有很多，我們需要對概率論和統(tǒng)計學知識的進行透徹了解，需要掌握的知識點就是基本統(tǒng)計量（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等）、其他描述性統(tǒng)計量（偏度、方差、標準差、顯著性等）、其他統(tǒng)計知識（總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計量、ErrorBar）、概率分布與假設檢驗（各種分布、假設檢驗流程）、其他概率論知識（條件概率、貝葉斯等）

可以這么說，掌握了統(tǒng)計學的知識，就可以做基本的分析了。大家在學習的時候一定要多多的練習，這樣才能夠好好的進行數(shù)據(jù)分析，由于篇幅問題就給大家介紹到這里了，我們在下一篇文章中給大家介紹數(shù)據(jù)思維和Python數(shù)據(jù)分析，大家一定要來哦！

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