数据分析基础篇16讲之01数据分析全景图及修炼指南

第一模块：数据分析基础篇16讲

01 数据分析全景图及修炼指南

数据分析主要有哪几个重要组成部分？

1. 数据采集。它是我们的原材料，也是最**“接地气“**的部分，因为任何分析都需要有数据源。
   • 哪些常用数据源
     • 开源数据源
     • 爬虫获取
     • 日志采集
     • 传感器等
   • 数据采集工具
     • 八爪鱼
     • Python爬虫
     • 搜集客等
2. 数据挖掘。它是最”高大上“的部分，也是整个商业价值所在。之所以需要进行数据分析，就是想要找出数据之中所隐藏的规律，从而帮助指导业务。So，数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI。
   • 基本流程
   • 十大算法
   • 数学基础
   • 
3. 数据可视化。它是数据领域中万金油的技能，可以帮助我们直观地了解数据分析后得出的结果。
   • 如何进行可视化呢？
     • 第一种是使用Python。可以利用Matplotlib、Seaborn等第三方库实现。
     • 第二种是使用第三方工具。如微图、DataV、Data GIF Maker等第三方工具。

在做数据分析项目时，若已经思考好了数据挖掘的算法模型，应牢记两点原则。

• 1.不重复造轮子
  • 一个模型是否有相关的类库可以使用，因为它可以帮助我们更快、更好的实现我们的目的。
• 2.工具决定效率
  • 优先选择使用者最多的工具，因为它bug少、文档全、案例多。

陈旸老师提出的一些学习上的建议：

• 记录下你每天的认知。即学习到了哪些知识点，对知识点的掌握程度怎样。
• 这些认知对应工具的哪些操作。用工具来验证你对知识点的掌握，并用自己的语言记录下这些笔记
• 做更多练习来巩固你的认知。多做练习、多做练习、多做练习（重要事说三遍，这个是我说的）