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學(xué)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)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(shí)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(jìn)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(jìn)行預(yù)處理，以及對概率知識的學(xué)習(xí)。下面我們就來講講這方面的內(nèi)容。


大家都知道，很多時(shí)候我們通過獲取數(shù)據(jù)和存取數(shù)據(jù)的時(shí)候，拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)可能重復(fù)，也可能缺失，也可能存在異常值等等，這時(shí)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。有很多無效的數(shù)據(jù)對分析沒有意義，就需要進(jìn)行刪除。所以我們需要用相應(yīng)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(bǔ)全，這些都是需要考慮的問題。


所以說，對于數(shù)據(jù)預(yù)處理，我們需要學(xué)會 pandas 的用法，應(yīng)對一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。那么學(xué)會pandas需要學(xué)什么東西呢？一般來說，需要學(xué)習(xí)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(jìn)行刪除或填充）、重復(fù)值處理（重復(fù)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(guān)操作（描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖）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）。學(xué)會了這些知識就能夠做好數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。


當(dāng)然，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析還需要學(xué)會概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識，數(shù)據(jù)分析的方法有很多都是來自統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識也有很多，我們需要對概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識的進(jìn)行透徹了解，需要掌握的知識點(diǎn)就是基本統(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）

可以這么說，掌握了統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識，就可以做基本的分析了。大家在學(xué)習(xí)的時(shí)候一定要多多的練習(xí)，這樣才能夠好好的進(jìn)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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