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　　刚参加完这次的sbi简单说说，到处抓的数据才没用高深，但实际操作效果很好（zoomingzooming，高级）如果量少，抓自己手头的数据也很快，价格也不贵基本上要预约好pdf，手动打的。如果量多呢？数据多到一定程度，就要买一些管理的软件的，看你想做什么样的。

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　　关于这个话题，我最近也在思考，在这边分享一些自己平时在做数据分析的学习笔记。数据分析（dataanalysis）其实是从海量数据中抽象出有意义的信息，从而为决策分析提供有价值的信息。数据分析在英文中是数据挖掘（datamining）和机器学习（machinelearning）。关于如何选择，有很多专家学者研究并总结出了一套系统的理论和方法。

　　普通人一般可以从以下几个方面入手：数据收集：用什么数据和数据种类？ddp，bdp等数据分析工具如何收集数据？读取数据：datedif,if，excelcalculate，formula等函数，也可以用pandas，excel等数据文件格式读取分析：调用别人的工具，甚至是自己写代码(controls,xll等)，也可以用python等等数据可视化：如下拉历史详情可视化tableau，echarts，qlikview等，还可以用d3(相当于“数据可视化语言”）计算数据分析：分型，计算均值等等，excel也有一些在线的计算函数有待学习数据预处理：可以将数据由自己手工、手写处理到数据挖掘工具里，进行高效率数据处理数据提取：如采用统计学等方法或从日志或者自己的经验中进行数据提取。

　　数据预处理的难点在于，遇到难以理解的数据，可能无法清楚理解和处理的目的和准确性数据可视化：一般用在数据很多，但数据量不大的场景，比如在美剧中可以用pyecharts画出大量的不同类型的图像。如下面的图。ggplot2包含了90多种图形，有十多种图形分析：计算方法很多可以根据需要自己决定。如果后续再进一步的工作包括更加复杂的数据分析和可视化，可以用hmissiondashboard.js，python方面用d3.js等。怎么应用数据。