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学数据分析需要学的知识详解（四）

2018-12-14

我们在上一篇文章中给大家讲了数据预处理、概率论和统计这两方面的知识，这两个模块在数据分析中也是十分重要的。当然了学会这些去分析数据的时候还是不够的，因为这些知识去分析数据还差点火候，还需要通过学习了Python数据分析和数据思维才能够进行全面系统的数据分析，下面就着重给大家讲一讲Python数据分析和数据思维知识，希望能够帮到大家。

对于Python 数据分析，是需要学习Python的，很多人对于Python有一定的了解，现在很多书店中都有关于Python的书籍，但是每一本书都是挺厚的，很多人总是看不下去，同时使用书籍远远不如看视频学的快，但是问题来了，很多教训内容不是那么的实用，真正实用的内容就是书中很少的一部分。我们在学习Python数据分析的时候需要掌握回归分析的方法，而回归分析有线性回归和逻辑回归，学到了这些就能够对于大多数的数据进行回归分析，那么需要掌握的知识点有多少呢？具体有回归分析（线性回归、逻辑回归）、基本的分类算法（决策树、随机森林）、基本的聚类算法（k-means）、特征工程基础（如何用特征选择优化模型）、调参方法（如何调节参数优化模型）、Python 数据分析包（scipy、numpy、scikit-learn等）。由此可见，使用分析方法就能够独立进行数据分析的能力了。

随着自己数据分析的实践量的增多，就需要去了解一些更高级的算法，这样才能够面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，这样就能够数据分析师初长成。

接着说数据思维，我们学习的Python数据分析知识以后，就已经具备了数据分析的基本能力了。通过不同的案例、不同的业务场景进行实战。就能够独立完成分析任务。一开始的时候，很多人在进行数据分析的时候可能考虑的问题不是很周全，但随着大家经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

对于数据分析需要学习的知识就给大家讲完了，大家在进行学习数据分析的时候一定要按照顺序来学习，从简单到繁杂，循序渐进的去学习，这样我们才能够把数据分析知识学得扎实。最后祝愿大家早日成为一名优秀的数据分析师。

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