數(shù)據(jù)分析簡明學(xué)習(xí)路線
三步加星標(biāo)
數(shù)據(jù)分析能力，未來會越來越重要。之前推送過很多篇相關(guān)文章，基于此再扼要總結(jié)，廣義上數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路線，此處數(shù)據(jù)分析我延伸到建模部分，只為了從宏觀上更清楚的認(rèn)識，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模是如何從零到上線，并應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐與指導(dǎo)中的。
數(shù)據(jù)分析思維貫穿始終，前幾天推送過數(shù)據(jù)分析必知的 9 種思維
有了數(shù)據(jù)才能分析，數(shù)據(jù)獲取方法至關(guān)重要，常見的：公司大數(shù)據(jù)平臺，通過爬蟲獲取，第三方數(shù)據(jù)接口，公開的數(shù)據(jù)集等。爬蟲常用框架Beautiful Soup，requests，urllib模塊，lxml包，正則技術(shù)，html結(jié)構(gòu)，對于動態(tài)網(wǎng)頁爬取JS必不可少。
數(shù)據(jù)爬取后就要存儲它，一般數(shù)據(jù)量，MongoDB，Mysql，大數(shù)據(jù)量，Hive和Spark，實(shí)時(shí)查詢ES彈性數(shù)據(jù)庫等。
下一步，數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化 data transform：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等；數(shù)據(jù)清洗：異常值、缺失值、數(shù)據(jù)不均衡處理；數(shù)據(jù)集成：多個(gè)數(shù)據(jù)源規(guī)整到一起：merge，join等。
然后，數(shù)據(jù)分析，先拿excel折騰一回，函數(shù)分三類：SUM為代表聚合類、VLOOK為代表查詢類、IF為代表邏輯類；數(shù)據(jù)再多的，拿Pandas分析一番，做做EDA(探索性分析)，再大的使用Spark分析。
EDA后，會提出一些針對性的問題，嘗試去建模，借助統(tǒng)計(jì)學(xué)工具，機(jī)器學(xué)習(xí)(傳統(tǒng)的十幾種常用算法)、深度學(xué)習(xí)(幾個(gè)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型)開展回歸、聚類分析，進(jìn)而確定模型的各個(gè)參數(shù)，完成學(xué)習(xí)和建模。
得到模型上線部署后，要想業(yè)務(wù)人員看懂，還得要數(shù)據(jù)可視化，制作各種報(bào)表，這些才是對外交流的材料。
最后講給業(yè)務(wù)人員，確保能夠給他們解釋清楚。應(yīng)用到生產(chǎn)中后，業(yè)務(wù)和客戶會不斷反饋，然后我們再去不斷迭代模型，再上線，再收到反饋，一直循環(huán)往復(fù)下去。
大概來講，以上就是數(shù)據(jù)分析的完整過程，可能遺漏有些環(huán)節(jié)，讀者們留言補(bǔ)充。順便說一句，模型的可解釋性挺重要，趨向簡單化，更容易解釋給用戶，實(shí)際項(xiàng)目中會省去很多麻煩。
如果想看更詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)路線，我可以發(fā)你一個(gè)之前總結(jié)的PDF，備注：路線