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


對于Python 數據分析，是需要學習Python的，很多人對于Python有一定的了解，現在很多書店中都有關于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的快，但是問題來了，很多教訓內容不是那么的實用，真正實用的內容就是書中很少的一部分。我們在學習Python數據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，學到了這些就能夠對于大多數的數據進行回歸分析，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（如何用特征選擇優化模型）、調參方法（如何調節參數優化模型）、Python 數據分析包（scipy、numpy、scikit-learn等）。由此可見，使用分析方法就能夠獨立進行數據分析的能力了。


隨著自己數據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，對于模型的優化，這樣就能夠數據分析師初長成。


接著說數據思維，我們學習的Python數據分析知識以后，就已經具備了數據分析的基本能力了。通過不同的案例、不同的業務場景進行實戰。就能夠獨立完成分析任務。一開始的時候，很多人在進行數據分析的時候可能考慮的問題不是很周全，但隨著大家經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，隨著經驗的增加，你會有一些自己對于數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。


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


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