我當(dāng)時學(xué)數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱，資料看了一大堆，總是一知半解，沒有老師時時給你解答問題，很多時候都感覺自己要放棄了。

但，我不得不說一句：學(xué)數(shù)據(jù)分析絕對沒錯，堅持下去你會看到一個完全不一樣的自己。

數(shù)據(jù)分析到底該怎么學(xué)呢？講真，真不難！我摸爬滾打這么久，也算總結(jié)出三個經(jīng)驗：

“  

1.找到一個實(shí)力與經(jīng)驗俱佳的 “教練”，從思維、工具、實(shí)戰(zhàn)帶你“即學(xué)即用”。

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

3.有效工具的運(yùn)用會讓你事半功倍。

”  

把數(shù)據(jù)分析拆解成三個部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘。

練手的數(shù)據(jù)項目

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。

數(shù)據(jù)采集

你可以用Python自動采集數(shù)據(jù)，也可以使用第三方平臺，比如用“八爪魚”來采集數(shù)據(jù)。

    

數(shù)據(jù)可視化

主要用Python的 Matplotlib 工具來做數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是Python的可視化基礎(chǔ)庫，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，非常搶眼。

 

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，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

數(shù)據(jù)分析能力必然是每個互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的，只有懂?dāng)?shù)據(jù)，才能以數(shù)據(jù)驅(qū)動，科學(xué)優(yōu)化工作，鍛煉自己強(qiáng)大的戰(zhàn)斗力和核心競爭力，拉開與其他人的差距。