数据分析

读了《谁说菜鸟不会数据分析——入门篇》，做了一些总结如下： 一、数据分析那些事儿 1、什么是数据分析 数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2、数据分析分类：有描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析 3、数据分析作用：用来进行现状分析（如日报、周报等）、原因分析（如专题分析）、预测分析三种情况 4、数据分析的步骤： 明确分析目的和思路——收集数据——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写 5、常用指标和术语： 平均数 绝对数 相对数：倍数、成数、百分数 百分比 百分点：1个百分点=1%，是指变动的幅度 频数：绝对数，是一组数据中个别数据重复出现的次数 频率：相对数，次数与总次数的比。 比例：相对数，总体中各部分占全部的比，如：男生的比例是30:50 比率：相对数，不同类别的比，如男女比率俄日3:2 倍数：相对数，一个数除以另一个数所得的商，如A/B=C，那么A是B的C倍。 番数：相对数，指原来数量的2的N次方，如翻一番，意思是原来数量的2倍，翻两番意思是4倍 同比：相对数，指历史同时期进行比较，如去年12月与今年12月相比是同比 环比：相对数，指与前一个统计期进行比较，如今年5月与今年4月相比是环比 二、明确分析思路 1、常用的数据分析方法论： PEST分析法

文章目录 广泛被应用的数据分析 数据分析的流程 数据获取：公开数据、Python爬虫 数据存取：SQL语言 数据预处理：Python（pandas） 概率论及统计学知识 Python 数据分析 系统实战与数据思维 广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居不下，一方面企业的数据量在大规模的增长，对于数据分析的需求与日俱增；另一方面，相比起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。 数据分析师应该具备哪些技能 我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。（具体自己去拉钩查询总结） 其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下： SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理 会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示 会用脚本语言进行数据分析，Python or

《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》 《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》 《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》 《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》 《深入浅出数据分析》 《MySQL必知必会》 《深入浅出统计学》 《网站分析实战》 《深入浅出Python》 《Python学习手册》 《利用Python进行数据分析》 《R语言实战》 《统计学：从数据到结论》 《深入浅出SQL》 《数据挖掘导论》 《算法导论中文版》 视频教材的有： 数据分析全套 python做数据分析教程 Mysql从入门到精通全套视频教程 8天深入理解python教程 大数据Hadoop视频教程，从入门到精通 Python就业班 Python标准库（中文版） 数学建模0基础从入门到精通，全套资源 0基础Python实战-四周实现爬虫系统 来源： CSDN 作者： kaolayao 链接： https://blog.csdn.net/qq_33124081/article/details/86079491

又到了周末，是时候跟新一波了！常有人问起来，我是怎么转行到数据分析行业的，又是怎么从零编程入坑python的，面对市面上那么多《xx天入门》的书籍，该如何挑选？今天小文将捋一捋我的学(ru)习(keng)路径以及方法。 书中自有黄金屋，书中自有颜如玉，此话不假，但前提是你要找到有黄金屋的书，加上独立思考，并且努力实践。总结了多位大佬的学习方法后， 小文找到了最有效率地入门路径那就是选好方向，看有用的书，多码几次代码！ 重要的事情还是需要说三遍的，选好方向，看有用的书，多码几次代码！选好方向，看有用的书，多码几次代码！选好方向，看有用的书，多码几次代码！而我的方向是数据分析，所以本文将从数据分析启蒙—基础—进阶的路线进行叙述。 ----------------------- 入坑的第一本书， 数据分析启蒙书---《深入浅出数据分析》 《深入浅出数据分析》是深入浅出系列之一，以生动的语言，从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用，是一本引人入胜的数据分析启蒙书。给我印象最深刻的莫过于贝叶斯统计与主观概率这两章了，尤其是主观概率，让专家们对某一事件进行评分，预测某一事件发生的概率，然后根据最新的消息，通过贝叶斯规则调整概率值，重新预测。 ----------------------- 有了兴趣之后就开始打基础了，因为看了深入浅出系列觉得不错，于是把 《深入浅出统计学》，《深入浅出mysql

2013年被媒体称为“大数据元年”，酝酿了几年的大数据，突然就被炒火了。 “我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代，如果数据被赋予背景，它就成了信息；如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”解放日报报业集团社长尹明华在近日举行的中国传媒大会上说。 大数据升温的同时，催生数据相关工作岗位的诞生与发展。不过那时，高校尚未开设数据分析相关专业，数据分析从业者也都谈不上是科班出身。对统计与计算机出身的数据分析从业人员而言，已经算是相关度较高的从业选择了。 回顾来时路，发现陪伴我们入行，进而登堂入室，渐入佳境的书籍大多相同。特整理，供后来者使用。 1、《谁说菜鸟不会数据分析》 是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法采用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。 不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。 而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。 2、深入浅出统计学、数据分析 写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。 两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过

python数据分析入门，作为入门文章系列主要包含以下几个内容： 1.数据的来源（本案例采用的数据来自于上一篇文章中爬取的智联招聘信息）：读取数据库数据、数据写入csv文件、读取csv文件等 2.数据的处理：对载入到内存的数据进行一系列的操作（处理总共包含清洗、过滤、分组、统计、排序、计算平均数等一系列操作，本文只简单涉及了其中某几个） 3.对处理后的数据进行可视化分析等 # ！/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- """ @Author : xiaofeng @Time : 2018/12/19 15:23 @Desc : Less interests,More interest.（数据分析入门） @Project : python_appliction @FileName: analysis1.py @Software: PyCharm @Blog ：https://blog.csdn.net/zwx19921215 """ import pymysql as db import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # mysql config

　　释义：统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。又称统计机器学习（statistical machine learning）。“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习”。统计学习就是计算机系统通过运用数据和统计方法提高系统性能的机器学习。当下提及的机器学习一般是指统计机器学习。 　　一、统计学习的特点 　　1. 以计算机和网络为平台，建立在计算机和网络之上； 　　2. 以数据为研究对象，是数据驱动的学科； 　　3. 目的是对数据进行预测与分析； 　　4. 以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测与分析； 　　5. 是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论、计算机科学等多个领域的交叉学科。 　　二、统计学习的对象 　　统计学习的对象是数据（data）。从数据出发，提取数据特征，抽象数据模型，发现数据中的知识，再回到对数据的分析与预测中去。数据是多样的，包括各种文字、图片、音视频，以及它们的组合。 　　重点：统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是机器学习的前提。同类数据指具有某种共同性质的数据，具有统计规律性，所以可以使用概率统计方法来处理。如：可以用随机变量描述数据中的特征，用概率分布描述数据的统计规律。在统计学习过程中，以变量或变量组表示数据

初学python书籍推荐 python书籍合集下载： Python书籍1:https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10364629 下载 Python书籍2 :https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10364633 下载 Python书籍3 :https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10369737 下载 Python书籍4 :https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10369740 下载 Python书籍5 :https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10369756 下载 Python书籍6 :https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10371110 下载 Python书籍7 :https://download.csdn.net/download/qq_31939617/10371129 下载 1.Python编程：从入门到实践 　 　　我自己最初看的这本书，觉得非常适合入门 　 2.python入门经典-图灵图书 3.《Python学习手册（第4版）》 　　

前言 2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《 聊聊我的R语言学习路径和感受 》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言， 能不能聊聊关于Python的学习建议 ，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。 准确的说自己是从2014年的9月份开始接触Python的，那会由于工作需要，硬着头皮开始学习Python，不怕各位笑话，我的 第一本Python启蒙书籍 是 《与孩子一起学编程》 。这本书真的非常通俗易懂，从什么是变量、基本的数学运算、数据类型到复杂一点的控制流语法和应用，再到Python的几种数据结构讲解等等，同时也会将这些基础知识拼起来写一个和小孩一起玩的游戏（ 尽管自己对游戏没有什么兴趣，但还是照书抄代码了 ）。 说这段经历的目的是想说明， 你必须得明确自己学习Python的目的是什么 ，因为对于一个初学者来说，经常向度娘或周边的朋友询问：“学习Python，有什么书可以推荐吗？” 如果不搞清楚自己学习的目的，那这个问题其实是白问的 。因为Python能做的事实在是太多了，对于这个问题，你会得到五花八门的答案，此时你也会疑惑，这么多可供选择的初级书，我该选择哪一本呢？所以， 首先问自己 ，我学习Python是用它来搞运维？还是用它来做开发？还是用它来完成你的数据分析与挖掘？很显然

人工智能为Python火热增长动力 借着人工智能的东风，Python在这两年逐渐火了起来，Python在编程语言排行中的不断攀升，不得不说有着人工智能的很大功劳。凭借Python简洁易于上手的语法和丰富的扩展，Python在人工领域的应用越来越广泛。 越来越多的培训机构也以“Python”和“人工智能”作为旗号和噱头，打着“21天精通Python，3个月掌握人工智能”的口号，收割了一波又一波迷茫的应届毕业生和在其他行业郁郁不得志的转行从业人员。 仿佛学了Python就会人工智能，又仿佛要学习人工智能就必须学习Python。 诚然，Python各种第三方机器学习、神经网络模块的诞生大大降低了对机器学习算法、模型的建构、训练和测试的难度。使得普通人通过简单地调用模块的API就能够实现可进行预测的某某神经网络。 但是Python不只是为了人工智能而生，人工智能也不只是Python的专属。Python从上个世纪90年代诞生至今，从玩具语言，到万能语言。它所能带给我们的，不仅仅是人工智能的风口热点，作为一门胶水语言，其在其他领域的发展和应用也十分显著和高效，其中一些方面还能够与人工智能紧密地结合在一起。也值得我们去运用和了解。 如果仅仅局限Python在人工智能领域的应用，未免浪费了Python大好的生态环境。下面，跟随州的先生（微信公众号：zmister2016）一起来了解一下