1-数据分析修炼指南

掌握数据，就是掌握规律。当你了解了市场数据，对它进行分析，就可以得到市场规律。当你掌握了产品自身的数据，对它进行分析，就可以了解产品的用户来源、用户画像等等。所以说数据是个全新的视角。数据分析如此重要，它不仅是新时代的“数据结构 + 算法”，也更是企业争夺人才的高地。接下来步入正题

一、什么是数据分析

1、数据分析我们可以分成三个重要的组成部分

1. 数据采集。它是我们的原材料，也是最“接地气”的部分，因为任何分析都要有数据源。
2. 数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。之所以要进行数据分析，就是要找到其中的规律，来指导我们的业务。因此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。
3. 数据可视化。它可以说是数据领域中万金油的技能，可以让我们直观地了解到数据分析的结果。

2、详细讲解三部分

①　数据采集

通常会和数据源打交道，然后使用工具进行采集

工具：1、八爪鱼 - 抓取 99% 的页面源  2、py爬虫

②　数据挖掘

知识型的工程，相当“算法”部分。首先你要知道它的基本流程、十大算法、以及背后的数学基础 ,比如关联分析，Adaboost 算法等

掌握了数据挖掘，它会通过历史数据，告诉你未来会发生什么。当然它也会告诉你这件事发生的置信度是怎样的，置信度这个词你先记住就可以了，后面我们来学习它具体代表什么。

③　数据可视化

 直观的了解到数据分析的结果 - 万金油

 两种方法：1、使用 Python。在 Python 对数据进行清洗、挖掘的过程中，我们可以使用 Matplotlib、Seaborn 等第三方库进行呈现。

　　　　　 2、使用第三方工具。如果你已经生成了 csv 格式文件，想要采用所见即所得的方式进行呈现，可以采用微图、DataV、Data GIF Maker 等第三方工具，它们可以很方便地对                  数据进行处理，还可以帮你制作呈现的效果。

二、学习指南

把知识转化为自己的语言，才能变成我们自己的东西 - 这个过程就是认知的过程。 认知比作大脑，工具则是双手​

1、MAS 学习法

• Multi-Dimension - 多个角度
• Ask - 不懂就问
• Sharing - 最好的学习就是分享

2、数据分析原则

• 不重复造轮子 - 大部分类库就能满足需求
• 工具决定效率 - 好的工具事半功倍
• 积累熟练度

3、建议

• 记录每天的认知
• 用工具来表达你对知识点的掌握，并用自己的语言记录下这些操作笔记。
• 做更多练习来巩固你的认知
• 画图软件SketchBook