数据分析的三大组成部分

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数据分析由三大重要部分组成:

1.数据采集。它是我们的原材料,因为任何分析都是需要数据源;

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。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,可以让我们直观的了解到分析数据的结果。 

下面总结详解这三大部分的内容:

一、数据采集

采集工具:八爪鱼,自动抓取的神器,它可以帮你抓取 99% 的页面源。

python爬虫:可编写,采集,存储数据,以及自动化采集设计。

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二、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。首先要知道他的基本流程,算法,以及底层的数学基础。

基本流程:商业理解,数据理解,数据准备,模型建立,模型评估,上线发布。

算法:分类算法,聚类算法,关联分析,连接分析。

数学基础:概率论和数据统计,线性代数,图论,最优化方法。

三、数据可视化

当数据量大的时候很难理解,可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构,以及分析结果的视觉呈现。

数据可视化有两种方法(并不是全部):

1.python第三方库:Matplotlib,Seaborn等

2.第三方工具:如果生成了csv格式文件,想要采用所见即得的方式进行呈现,可以采用微图,DataV,Data GIF Maker等第三方工具。

 

以上是 数据分析的三大组成部分 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/524541.html

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