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學(xué)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)的知識詳解（四）
2018-12-14
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我們在上一篇文章中給大家講了數(shù)據(jù)預(yù)處理、概率論和統(tǒng)計這兩方面的知識，這兩個模塊在數(shù)據(jù)分析中也是十分重要的。當然了學(xué)會這些去分析數(shù)據(jù)的時候還是不夠的，因為這些知識去分析數(shù)據(jù)還差點火候，還需要通過學(xué)習了Python數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)思維才能夠進行全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，下面就著重給大家講一講Python數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)思維知識，希望能夠幫到大家。


對于Python 數(shù)據(jù)分析，是需要學(xué)習Python的，很多人對于Python有一定的了解，現(xiàn)在很多書店中都有關(guān)于Python的書籍，但是每一本書都是挺厚的，很多人總是看不下去，同時使用書籍遠遠不如看視頻學(xué)的快，但是問題來了，很多教訓(xùn)內(nèi)容不是那么的實用，真正實用的內(nèi)容就是書中很少的一部分。我們在學(xué)習Python數(shù)據(jù)分析的時候需要掌握回歸分析的方法，而回歸分析有線性回歸和邏輯回歸，學(xué)到了這些就能夠?qū)τ诖蠖鄶?shù)的數(shù)據(jù)進行回歸分析，那么需要掌握的知識點有多少呢？具體有回歸分析（線性回歸、邏輯回歸）、基本的分類算法（決策樹、隨機森林）、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）、調(diào)參方法（如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型）、Python 數(shù)據(jù)分析包（scipy、numpy、scikit-learn等）。由此可見，使用分析方法就能夠獨立進行數(shù)據(jù)分析的能力了。


隨著自己數(shù)據(jù)分析的實踐量的增多，就需要去了解一些更高級的算法，這樣才能夠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，這樣就能夠數(shù)據(jù)分析師初長成。


接著說數(shù)據(jù)思維，我們學(xué)習的Python數(shù)據(jù)分析知識以后，就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。通過不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場景進行實戰(zhàn)。就能夠獨立完成分析任務(wù)。一開始的時候，很多人在進行數(shù)據(jù)分析的時候可能考慮的問題不是很周全，但隨著大家經(jīng)驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，隨著經(jīng)驗的增加，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。


對于數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習的知識就給大家講完了，大家在進行學(xué)習數(shù)據(jù)分析的時候一定要按照順序來學(xué)習，從簡單到繁雜，循序漸進的去學(xué)習，這樣我們才能夠把數(shù)據(jù)分析知識學(xué)得扎實。最后祝愿大家早日成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師。

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