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學數據分析需要學的知識詳解（三）
2018-12-17
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在前面提到的數據獲取與數據存取的知識，一般來說，數據獲取和數據存取是數據分析的必要條件，數據分析師在分析數據的時候首先需要數據，沒有數據我們還分析什么呢？可見數據獲取和數據存取是很重要的，不過在進行數據獲取和數據存取之后，我們還需要對數據進行預處理，以及對概率知識的學習。下面我們就來講講這方面的內容。


大家都知道，很多時候我們通過獲取數據和存取數據的時候，拿到的數據是不干凈的，數據可能重復，也可能缺失，也可能存在異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。有很多無效的數據對分析沒有意義，就需要進行刪除。所以我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。


所以說，對于數據預處理，我們需要學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。那么學會pandas需要學什么東西呢？一般來說，需要學習選擇（主要針對的是數據訪問）、缺失值處理（即對缺失數據行進行刪除或填充）、重復值處理（重復值的判斷與刪除）、空格和異常值處理（清楚不必要的空格和極端、異常數據）、相關操作（描述性統計、Apply、直方圖）合并（符合各種邏輯關系的合并操作）、分組（數據劃分、分別執行函數、數據重組）。學會了這些知識就能夠做好數據的預處理工作。


當然，進行數據分析還需要學會概率論和統計學的知識，數據分析的方法有很多都是來自統計學的概念，概率論和統計學的知識也有很多，我們需要對概率論和統計學知識的進行透徹了解，需要掌握的知識點就是基本統計量（均值、中位數、眾數、百分位數、極值等）、其他描述性統計量（偏度、方差、標準差、顯著性等）、其他統計知識（總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar）、概率分布與假設檢驗（各種分布、假設檢驗流程）、其他概率論知識（條件概率、貝葉斯等）

可以這么說，掌握了統計學的知識，就可以做基本的分析了。大家在學習的時候一定要多多的練習，這樣才能夠好好的進行數據分析，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據思維和Python數據分析，大家一定要來哦！


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