Do_01 数据分析全景图及修炼指南

数据分析实战45讲首页 01丨数据分析全景图及修炼指南 2018 12 18 陈旸 讲述 陈旸 时长 09 19大小 8 55M 今天我们的学习正式开始 我想先给你一张数据分析的全景图 让你对后面的学习做到心 中有数 现在 你已经知道了数据分析在现代社会中的重要地位 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 当我们谈论数据分析的时候 都在讲些什么呢 这里我可以把数据分析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 下面我来一一为你讲解一下这三个重要的部分 数据采集 在数据采集部分中 你通常会和数据源打交道 然后使用工具进行采集 在专栏里 我会告诉你都有哪些常用的数据源 以及如何获取它们 另外在工具使用中 你也将掌握 八爪鱼 这个自动抓取的神器 它可以帮你抓取 99 的页面源 当然我也 会教你如何编写 Python 爬虫 掌握 Python 爬虫的乐趣是无穷的 它不仅能让你获取微 博上的热点评论 自动下载例如 王祖贤 的海报 还能自动给微博加粉丝 让你掌握自 动化的快感 数据挖掘 第二个部分是数据挖掘 它可以说是知识型的工程 相当于整个专栏中的 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 这一部分我们会接触到一些概念 比如关联分析 Adaboost 算法等等 你可能对这些概 念还是一知半解 没有关系 我会详细为你介绍这些 朋友 每讲完一个算法原理 我都会带你做一个项目的实战 我精选了一些典型的 有趣的项 目 比如对泰坦尼克号乘客进行生存预测 对文档进行自动分类 以及导演是如何选择演 员的等等 掌握了数据挖掘 就好比手握水晶球一样 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 数据可视化 第三个就是数据可视化 这是一个非常重要的步骤 也是我们特别感兴趣的一个步骤 数 据往往是隐性的 尤其是当数据量大的时候很难感知 可视化可以帮我们很好地理解这些 数据的结构 以及分析结果的呈现 如何进行数据可视化呢 有两种方法 第一种就是使用 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 第二种就是使用第三方工具 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 数据采集和数据可视化的原理简单 容易理解 这两个部分注重的是工具的掌握 所以我 会把重点放在讲解工具以及应用实战上 虽然这些理论我会给你一一讲解 但纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行 手拿地图 我们 知道要去哪里 但是怎么去呢 我认为学习数据分析最好的方法是 在工具中灵活运用 在项目中加深理解 修炼指南 刚才我们讲了数据分析全景图 包括数据采集 数据挖掘 数据可视化这三个部分 你可 能觉得东西很多 无从下手 或者感觉数据挖掘涉及好多算法 有点 高深莫测 掌握 起来是不是会吃力 其实这些都是不必要的烦恼 开篇词里我给你介绍了 MAS 学习法 有了这个方法 学习数据分析就是从 思 维 到 工具 再到 实践 的一个过程 今天我会从更多的角度来和你分享我的学习经 验 我们可以把今天的内容叫作 修炼指南 借用傅盛的话来说 人与人最大的差别在于 认知 所谓成长就是认知的升级 很多人存在对 认知 的误解 认为认知不就是概念么 那么你有没有想过 针对同一个 概念 为什么不同的人掌握的程度是不一样的呢 我们只有把知识转化为自己的语言 它才真正变成了我们自己的东西 这个转换的过程 就是认知的过程 那么如何提升自己的学习吸收能力呢 简单地说 就是要 知行合一 如果说认知是大脑 那么工具就好比我们的双手 数据工程师和算法科学家每天打交道最 多的就是工具 如果你开始做数据分析的项目 你脑海中已经思考好了数据挖掘的算法模型 请牢记下面 这两点原则 1 不重复造轮子 举个数据采集的例子 我见过很多公司 都有数据采集的需求 他们认为某些工具不能满 足他们个性化的需求 因此决定招人专门做这项工作 而结果怎样呢 做了 1 年多的实 践 工资投入几十万 结果发现 Bug 一大堆 最后还是选择了第三方工具 耗时耗力 还 没什么成效 一个模型是否有相关的类库可以使用 这几乎是每个程序员入行被告知的第一条准则 我也会对新人反复灌输这个概念 大部分情况下你都能找到类库来完成你的想法 2 工具决定效率 不要重复造轮子 意味着首先需要找到一个可以用的轮子 也就是工具 我们该如何选 择呢 这取决于你要做的工作 工具没有好坏之分 只有适合与否 除去研究型的工作 大部分 情况下 工程师会选择使用者最多的工具 因为 Bug 少 文档全 案例多 比如 Python 在处理数据挖掘上就有很多第三方库 这些库都有大量的用户和帮助文档可 以帮助你来上手 在后面的课程里 我会给你介绍最常用的工具 这些工具会让你的数据挖掘事半功倍 选择好工具之后 你要做的就是积累 资产 了 我们很难记住大段的知识点 也背不下 来工具的指令 但是我们通常能记住故事 做过的项目 做过的题目 这些题目和项目是 你最先行的 资产 如何快速积累这些 资产 呢 这里我送你三个字 熟练度 把题目完成只是第一步 关键在于训练我们工具使用的 熟练度 高中的时候 有一次我做 八皇后 的问题 第一次解答花了一个小时的时间 当时老师 明确告诉我必须在 20 分钟内完成 我不敢相信 从解题 思考 动手 最后完成 1 个 小时不算慢 但是后来我调整了思考的结构 最后我 6 分钟就可以完成那道题 当熟练度增加的时候 你的思考认知模型也在逐渐提升 所以专栏中 我给你做了一个 专属题库 在专属题库中你可以进行自我评测 当然我也会对这些练习题进行讲解 在工作篇中 我也会和你一起分享面试技巧 探讨职场上的晋升之路 总结 认知三步曲 从认知到工具 再到实战 是我最想给你分享的学习建议 我看到过很多同 学上课的模式 以及很多人工作中的思考模式 我特别认同 人与人最大的区别是在认 知 这个观点 他们很听老师的理论 但是这些理论最后又都还给了老师 所以我希望你在后面的 15 周 学习里可以做到以下几点 不知道这一讲中你有没有不清楚的地方 如果有 一定要提问 而且问题越具体越好 我 会在留言区和你讨论 如果你理解了我们讲的内容 也一定要分享给我 让我和你一起体 验这种认知升级的喜悦 最后我想问你个问题 就当做个小调查吧 你平时是怎么学习的呢 会做学习笔记吗 期 待在留言区看到你的答案 也欢迎你把今天的内容分享给身边的朋友 和他一起学习 版权归极客邦科技所有 未经许可不得转载 记录下你每天的认知 尤其是每次课程后 对知识点的自我理解 这些认知对应工具的哪些操作 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 我们学习的内容对于大部分外人来说 就像 开车 一 样 很酷 我们学习的内容 对于要掌握的人来说 也像 开车 一样 其实并不难 而且很多人已经上路了 你需要的就是更多的练习 上一篇开篇词 你为什么需要数据分析能力 下一篇02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么 Alex王伟健 置顶 2018 12 18 30 推荐幕布 可以直接生成思维导图哈 数据分析也可以用导图 分享也挺方便 多叉树穷 举各种可能的业务情况 作者回复 很不错的分享 大家做笔记的时候 也可以试试 LeoBing 置顶 2018 12 31 5 好奇问下 文章种的图 作图老师是用的什么工具 展开 编辑回复 画图软件SketchBook Kevin zh 2018 12 18 52 对待学习 我平时都是准备了两类本子 一类本子记录当天的日常零散学习或者工作心得 草稿笔记 每月会对当月草稿笔记做整理 并转化电子档保存 另一类就是当天系统 学习某项技能的笔记 专项笔记 便于日后的查看和整理 一般也是按月整理 展开 作者回复 都是很好的习惯 Non const 2018 12 18 37 我学习的途径主要有两点 一是看书籍自学 也包括专栏等类型 二是看付费教学视频 例如培训班之类 我做笔记的3大方式 一是准备1本笔记本 遇到重要知识点就记录下来 弊端是代码很难 记录 因此我记录的内容大多是能够帮助我迅速回忆起知识点的关键点 二是通过云笔 精选留言 177 写留言 记 它刚好弥补了手写笔记的弊端 我能够把所写的代码整块复制下来 并做注释 所 展开 作者回复 大家都可以看看这位同学的笔记方式 我觉得很赞 1 做笔记是个非常好的方法 而且你对于知识点 代码 系统总结都有自己的笔记方式 很 好 2 分享是更高级的维度 不仅是因为这样能让知识更系统 而且还能在交流中互相成长 另外 如果你是在工作 定期给大家做个分享 不仅能让你受到重视 而且还能让工作更加主动 快乐 柳橙 2018 12 18 16 用github hexo做了个静态博客 用markdown写 把学习笔记整理在上面 看git的更 新频率就知道自己最近有没有在努力学习啦 作者回复 不错的方法 跳跳 2018 12 18 8 私以为学习这件事 70 靠实践 20 靠与人交流 10 靠学习理论 与老师讲得相似 打算从这几个角度深入学习数据分析相关知识 大家一起加油 作者回复 对的 非常赞同 草莓味冰糕 2018 12 18 6 我主要的学习方式是依靠学习圈子 网易云课堂视频 还有各种专栏 平时也会做一些笔 记 印象笔记软件也用了有一年多了 主要靠markdown语法做详细记录 xmind做导图 整理框架 看了这一讲 感觉自己的学习方向大概还是对的 我最开始是学的Python基 础 Python爬虫 利用Python进行数据分析 现在的状态是狂补统计学等数学基 础 下一步准备进行商业思维训练相关学习 并准备打下机器学习基础 但是我的问题 展开 作者回复 总结的很好 你没问题的 知行合一 并不是个先后的顺序过程 就像你刚才说的 实战其实就是很好的学习 能让你理解 工具使用和知识点 刚才有个同学分享了 自己写Demo是个非常好的体验 一起共勉 夏悠悠 2018 12 18 5 李笑来说过 道理这东西说太多也没用 践行才是改变的根本 这也就说明知道归知道 之所以认知的层次不同 就是因为实践的程度不同 非常同意作者说的 要多练习 做过 的题目 经历过的项目 才是最令人印象深刻的 才是成长的最快路径 平时很喜欢用A4纸做笔记 电子版的用印象笔记 可以随时收藏 读完之后进行标注和总 结 展开 作者回复 加油 总结的不错 你可以把困惑以提问的方式 提出来 其实是个很好的思考维度 JingZ 2018 12 18 5 学习对于我来说 有两种 一个考证考试学习 一个是有具体问题需求的碎片化学习 1 思想方面 前者 多半是参加系统课程 网课 实战班等集训营的 后者则google 知 乎 2 工具方面 前者喜欢用xmind写好 导成图片 经常复习检索下 也会写成微信公众号 文章方便日后查看 后者则专业网站和向大佬求教 展开 作者回复 这个学习方法蛮好 其他人也可以看看 何田田 2018 12 20 4 平时对于自己喜欢的文章还是会记笔记的 记笔记我用到3个工具 Evernote 笔记 Xmind 导图 Anki 卡片 印象笔记是用来费曼喜欢的文章 方便搜索和迭代 费曼过程会有两个产出 文章结 构和细碎知识点 文章结构用思维导图来呈现 细碎知识点用Q A笔记法整理成经过拆 分 提炼的一问一答形式 展开 小熊猫 2018 12 18 4 数据分析三个重要组成部分 1 数据采集 获取数据源 2 数据挖掘 核心是挖掘数据的商业价值 3 数据可视化 使用python或者第三方工具 展开 作者回复 整理的很好 希望你有所收获 汤铭丰 2018 12 25 3 老师你这边分析说的是三个方面 数据采集 在我看来应该是包括了采集 清洗 提数 等 数据挖掘 这里我的疑问是 为什么就直接跳到了挖掘了呢 在日常的工作中或许监 控型的数据报表 或者分析类的报告的会比较多 而且现在的分析师多是利用sql去从不同 维度切 数据可视化 按照目的输出令人更好理解的数据展现形式 我的疑问主要在第二 点哈 kyle 2018 12 18 3 评论区的学习方法也很受用 立马用上 展开 作者回复 是的 我也收获很大 谢谢你们的分享 Montage 2018 12 18 3 老师讲的很赞 要是有视频就更好了 感觉后期实战讲解 视频的形式会更容易让人接受和学 习 展开 作者回复 多谢建议 有些操作的部分 我会用视频录制后 做成GIF放到专栏里 另外编辑告诉 我说 下周会安排直播 Nami 2018 12 25 2 1 记录 使用腾讯文档 可以同步到小程序 方便碎片化时段回顾复习 可以邀请好友查 看和共同编辑文档 一同学习 2 交流 日常遇到疑惑 首先会上网寻找尽可能多信息来分析 解决不了的会到同行群里 咨询 3 输出 根据平时学习笔记和探讨记录 整理输出到公众号或者知乎专栏 作者回复 挺不错的方法 擎天 2018 12 23 2 对于软件技术的学习 我认为目标驱动法 或者叫项目驱动法效率比较高 当然这也是建 立在具有明确目标的前提下 知道要做什么了 不知道具体目标的时候 能做一个 Demo 实践一下比较好 一个项目对于这个领域基础知识的需求可能并不全面 也就是 说你做完一个项目 可能仅