之前小編髮過一些關於數據分析的文章，收到大家不少的好評，不過也有一些困惑：
- 入門數據分析該學哪些知識點？該看哪些書？
- 是從Python入手還是R語言？常用的算法有哪些？
- 可以練手做項目的數據庫去哪裡找？好用的爬蟲工具又有哪些？
- 網上看了很多文章，但感覺沒有個系統，號主有系統性的資料推薦嗎？
Middle age man using smartphone happy with big的確，我當時學數據分析也有同樣的苦惱，網上關於數據分析的學習資料非常多，但缺乏系統性，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：學數據分析絕對沒錯，堅持下去你會看到一個完全不一樣的自己。之前在百度的曹政舉了他身邊的例子，令人印象深刻，蠻多看上去並不優秀的人卻都能靠著數據分析C位出道。“十來年前我在百度招聘過一個人大本科應屆的小夥子鄧明生，從學歷背景看在百度並不佔優勢，當時開始跟我做數據分析，寫程序分析百度的業務數據，後來慢慢獨擋一面，因為對百度所有業務線的數據都清晰，後來百度出現一些人事危機的時候開始成為救火隊長，連續在不同業務部門擔綱重要職位，一路升到聯盟事業部總經理，今年離職出來創辦御勢資本，青出於藍而勝於藍，人家現在比我厲害很多了。還是十來年前，又有一個應屆生吳海生，從百度產品部門申請內部調動去做數據分析，開始經驗不足，寫報告還被我嘲諷過的那種。好多年不見，最近看新聞才知道，已經某新近上市的金融公司CEO，妥妥的C位出道有沒有，真是讓人刮目相看。”那麼，數據分析到底該怎麼學呢？ 其實真的沒那麼複雜，你只需要做好這三件事：1.找到一個實力與經驗俱佳的“教練”，從思維、工具、實戰帶你“即學即用”2.制定一份正確的學習計劃與路徑，你真正需要的是好方法而不是蠻力3.有效工具的運用會讓你事半功倍Python語法簡單 功能強大、是學數據分析必備的語言！在這裡，不得不給大家介紹下這套不錯的《python學習視頻教程》作者是清華大學計算機系博士高淇，最近剛剛更新完畢，好評度也超高。小編特意收集了來免費給大家、以此感謝大家的關注！獲取方式： 轉發+關注小編 然後私信我 “ 學習 ”，即可馬上獲取啦~作者清晰地把數據分析拆解成下面三個組成部分：數據採集、數據可視化和數據挖掘。在後面文章裡，我會給大家分享這三部分所需要掌握的知識，讓你有個更深入瞭解
好，下面接著給大家分享上圖中數據採集、數據可視化和數據挖掘需要掌握的知識。數據採集當你入門Python後，接下來就算是正式進入數據處理階段。「數據分析」涵蓋兩部分：數據是基礎，分析是過程，所以數據的前期準備工作也很重要。第一步，就是採集數據。你可以用Python自動採集數據，也可以使用第三方平臺，比如用八爪魚來採集數據。《數據分析實戰45講》中，作者用了兩個實戰案例來講解如何用Python和八抓魚來採集數據，講的非常細緻，看完你可以掌握這兩種常用方法。
數據可視化大多數人都很容易被數據可視化吸引。試想一下，用各種酷炫的圖片將數據的規律直觀地呈現給大家，是一件特別有成就感的事情。應用也很廣泛，比如天貓雙十一的數據大屏等。我們可以用各種工具、編程語言做數據可視化，比如DataV、Tableau、Python或者R語言。在這套教程中，主要用Python的 Matplotlib 工具來做數據可視化。Matplotlib 是Python的可視化基礎庫，非常適合入門學習。學完專欄，下面的這幾張圖我也可以做出來，非常搶眼。
數據挖掘當你掌握了數據分析中基礎的操作後，接下來就該正式處理數據了。為了進行數據挖掘任務，數據科學家們提出了各種算法，詳細講解了數據挖掘十大經典算法，根據用途，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
- 關聯分析：Apriori
- 連接分析：PageRank
值得一提的是，裡頭還有大篇幅內容、許多案例來講解這十大算法，還會提供一些數據庫讓大家去實操，親測有效。
下面是這套視頻學習一部分大綱：共分為4季，裡面詳細的講解了Python的方方面面、學完可直接到達手寫神經網絡的地步！領取方式：轉發本文+關注 並 私信小編 “ 學習 ”，即可免費領取！
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