一、数据分析的三个重要组成成分
（1）数据采集
获取数据源（Python爬虫、八爪鱼）
（2）数据挖掘
十大算法原理、数学基础、基本流程
（3）数据可视化
工具的使用（微图、DataV、DataGIF Maker）
Python类库的使用（Matplotlib、Seaborn）
二、学习数据分析最好的方法
在工具中灵活运用、在项目中加深理解
三、两条准则
（1）不重复造轮子，要善于灵活运用类库
（2）工具决定效率，使用使用者最多的工具。
四、数据挖掘的基本流程
（1）商业理解：对项目从商业角度进行需求分析，再对挖掘的目标进行定义
（2）数据理解：收集部分数据（自主进行数据描述、质量验证等操作），了解数据
（3）数据准备：清洗数据、集成数据
（4）模型建立：运用数据挖掘模型优化分类结果
（5）模型评估：评价模型、查看其是否实现商业目标
（6）上线发布：用用户可以使用的方式呈现出项目
五、数据挖掘的十大算法
1、分类算法：C4.5、朴素贝叶斯、SVM、KNN、Adaboost、CART
（1）C4.5
属于决策树算法，对决策树构造过程进行减枝，可以处理连续属性，也可以对不完整的数据进行处理。
（2）朴素贝叶斯
要给未知物体分类，求解未知物体出现条件下不同类别的概率，概率最大的分类即为未知物体分类。
（3）SVM
支持向量机。用于建立超平面分类模型。
（4）KNN
K最近邻算法。每个样本都可以用最接近的K个邻居代表，若K个邻居属于相同分类A，则样本也属于分类A。
（5）Adaboost
建立联合的分类模型，构建分类器的提升算法，将多个弱分类器组成一个强分类器。
（6）CART
代表分类和回归树，属于决策树算法。
2、聚类算法：K-Means、EM
（1）K-Means
确定类别的中心点，只要计算新点与中心点之间的距离就可以判断新点的类别。
（2）EM
最大期望算法，用于求参数的最大似然估计，赋予A初值，得到B估值，再由B估值重新估计A，一直持续直到收敛。
3、关联分析：Apriori
（1）Apriori
挖掘关联规则的算法，从频繁项集中挖掘出物品之间的关系。
4、连接分析：PageRank
（1）PageRank
通过页面的引用次数划分网站的权重。
六、数据挖掘中的数学原理
1、概率论与数理统计
条件概率、独立性、随机变量、多维随机变量
2、线性代数
向量、矩阵特征值、特征向量
基于矩阵的各种运算的解决方法：PCA、SVD、MF、NMF
3、图论
社交网络中，人与人的关系，可以用图论上的两个节点进行连接，节点的度可以理解为一个人的朋友数，图论对于网络结构的分析非常有效，在关系挖掘和图像分割中具有重要作用。
4、最优化方法
相当于机器学习中的自我学习过程，最优化方法就是用更短的时间得到收敛，取得更好的效果。