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数据分析:

  • 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

  • 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

学习数据分析

    • 数据分析语言
    • 1.Python 
    • 2.R 
      数据分析首推R和Python,这点大家已经达成了共识。在学数据分析的时候,总会有人纠结,是用R好呢,还是用Python好呢?语言只是工具,结果才是王道。就算是用C语言,只要能做出结果,那也没有任何问题。我的建议是,如果以前有过编程经验,学过C/C++,Java,Python等编程语言,就用python。如果没有任何编程经验,那用R。
    • 学习路线 
      选择一门语言后。就该考虑学习路线的问题了。首先是python入门。python是一门很强大的编程语言,在很多方面都有这广泛的用途,比如:网络爬虫,网站开发,web后端,数据分析,数据挖掘,机器学习等。我们这里只谈数据分析,数据挖掘和机器学习可以作为数据分析的后续内容。 
      然后就是python的数据分析包了,numpy,pandas,scipy,matplotlib,sk-learn,如果想往深度学习方向走,还可以学习keras, tensorflow, caffe。 
      学习完之后就可以自己去做项目了,在项目中感受下这些东西到底怎么用。
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资料包括python全部基础
爬虫、数据采集
        数据分析机器学习模块numpy,pandas,scipy,matplotlib,sk-learn
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