解读:数据分析怎么学？我画了一个导图，又找到22本书！

　　解读:数据分析怎么学？我画了一个导图，又找到22本书！

　　数据分析是从数据中提取信息的过程，在各个领域都发挥着非常重要的作用。数据分析是对数据进行检查、清洗、转换和建模的过程，有助于从数据中发现规律，做出更科学的决策，已广泛应用于自然科学、社会科学和管理科学的各个领域。

　　数据分析的流程一般是：数据采集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。

　　因此，数据 采集 是基础，是源。

　　01 数据采集

　　数据采集一般需要收录两个基本功能。

　　无论是采集数据还是数据传输，都需要数据采集SDK来最大程度保证数据的准确性、完整性和及时性，这就需要数据采集是能够处理用户身份识别、网络策略、缓存数据策略、同步数据策略、数据准确性、数据安全等诸多细节。

　　1、数据埋点

　　目前业界主流的埋点方式主要有以下三种。

　　代码嵌入是指应用集成嵌入SDK后，在启动时初始化嵌入SDK，然后在事件发生时调用嵌入SDK提供的方法触发事件。埋码是“最原创”的埋码方式，也是“最通用”的埋码方式，因为它具有以下一系列优点。

　　全埋点又称无埋点、*敏*感*词*埋点、无痕埋点、自动埋点，是指无需应用开发工程师编写代码或自动采集用户的全部或大部分数据。只写少量代码。行为数据，然后根据实际业务分析需求筛选分析需要的数据。

　　视觉埋点也叫圈选，是指用视觉的方式埋点。

　　iOS全埋方案作者：王焯舟推荐：国内知名大数据公司神策数据出品，众多行业专家推荐。作者系合肥传感器数据研发中心负责人。拥有10年Android&iOS等领域的研发经验。对各类数据采集技术和解决方案进行了深入研究，开发并保持国内第一。一个商业开源的Android&iOS数据埋点SDK。

　　2.网络爬虫

　　网络爬虫是自动化采集数据的有效手段。网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常被称为网络追赶者）是一种按照一定规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。其他不太常用的名称包括 ant、autoindex、emulator 或 worm。

　　网络爬虫通过爬取互联网上 网站 服务器的内容来工作。是一种用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，在每个需要的页面上扫描抓取一定的信息，直至处理完所有可以正常打开的页面。

　　作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是爬取网页数据。目前市面上流行的采集器软件，都是利用了网络爬虫的原理或功能。

　　如今大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据安全。采集。

　　网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价之宝，一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就拥有决策的主动权。在这里推荐一本网络爬虫实用书籍《Python网络爬虫技术与实战》。

　　Python网络爬虫技术与实战作者：赵国胜、王健推荐：这是一本系统全面介绍Python网络爬虫的实用书籍。作者结合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，几乎涵盖了网络爬虫涉及的所有核心技术。在内容布局上，循序渐进地剖析算法背后的概念和原理，并提供大量简洁的代码实现，帮助你从零开始编写和实现深度学习算法。

　　02 数据预处理

　　数据预处理主要包括数据清洗和数据组织。

　　1、数据清洗

　　数据清洗是指发现和处理数据中的质量问题，如缺失值、异常值等。

　　其中，缺失值是指缺失的数据项。例如，用户在填写问卷时，没有填写“年龄”栏的信息，那么对于用户填写的数据，年龄数据项就是缺失值；异常值是指虽然有值，但该值明显偏离正常值范围。例如，在针对18-30岁成年人的问卷中，某用户在填写问卷时将年龄填错为2岁。

　　

　　在数据建模之前，必须对收录缺失值或异常值的数据进行处理，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。

　　2. 数据管理

　　数据整理是指将数据组织成数据建模所需的形式。例如，在建立房价预测的回归模型时，通常需要去掉对数据预测无用的数据项（如房屋的*敏*感*词*号），利用预测目标值所用的特征（如如房屋年龄、朝向等）和目标变量（房价）分开。

　　Python 数据整理 作者：Tirthajyoti Sarkar、Shubhadeep Roychowdhury 推荐：Python 数据整理入门实用教程。本书全面系统地阐述了数据整理和提取过程背后的所有核心思想，并通过大量的习题和实例帮助你全面理解和掌握相关概念、工具和技术。

　　03 数据统计与建模

　　数据统计与建模是指计算数据的均值、方差等统计值，通过描述性统计分析掌握数据特征，完成对已知数据的解释；基于现有数据建立模型，对未来数据进行预测和分类，从而解决实际应用问题。

　　04 数据分析/挖掘

　　大数据分析与挖掘已经成为大数据时代的重要技能之一，社会对这方面人才的需求随着数据的增长而不断增长。数据分析师这个职业越来越重要，数据分析能力也越来越重要。

　　1、数据分析

　　大数据已经渗透到每一个行业和业务功能领域，逐渐成为重要的生产要素。人们对海量数据的使用将预示着新一波生产力增长和消费者剩余的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理的时间内获取、管理、处理和组织海量数据，为企业决策提供积极辅助。

　　数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。尽管大数据在中国还处于起步阶段，但其商业价值已经显现。尤其是具有实战经验的大数据分析人才更是企业竞争的焦点。

　　为了满足日益增长的大数据分析人才需求，许多高校开始尝试开设不同层次的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。向大家推荐数据分析领域的经典《Data Analysis Using Python》。

　　使用Python进行数据分析（原书第2版） 作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney） 推荐：Python数据分析经典畅销书。本书由 Python pandas 项目的创始人 Wes McKinney 编写。阅读本书以获得在 Python 下操作、处理、清理和规范化数据集的完整描述。

　　要想充分发挥Python的强大作用，成为一名优秀的Python数据分析师，首先要学习Pandas，它是数据科学兵器库中的瑞士*敏*感*词*。数据处理与分析”。

　　深入浅出Pandas 作者：李庆辉 推荐：这是一本全面涵盖Pandas用户常见需求和痛点的书籍。本着实用易学的原则，从功能、用途、原理等多个维度对Pandas进行了全面的概述。讲解详尽，不仅是初学者系统学习Pandas不可多得的入门书籍，也是资深Python工程师不可或缺的查询手册。《使用Python进行数据分析》学习伴侣，用好Python必备。

　　2.数据挖掘

　　LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经验和技能进行了分析，得出的结论是，在最热门的25项技能中，数据挖掘人才的需求位居首位。那么什么是数据挖掘呢？

　　数据挖掘就是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐藏的、以前未知的、具有潜在价值的关系、模式和趋势，并利用这些知识和规则构建决策支持模型，提供预测性决策。支持的方法、工具和流程。

　　数据挖掘帮助企业发现业务趋势、揭示已知事实并预测未知结果。因此，数据挖掘成为企业保持竞争力的必要手段。为大家推荐《Python数据分析与挖掘实践（第二版）》

　　Python数据分析与挖掘实践（第二版） 作者：张良军、谭丽云、刘明军、姜建明 推荐词：畅销书全新升级，第一版销量超过10万册，被采纳为国内100多所高校教材。它被数据科学家奉为经典，是该领域公认的事实标准。

　　05 数据可视化

　　数据可视化是指将数据统计分析和建模结果图形化表示，直观地展示数据特征和数据模型的性能。

　　使用可视化来表示数据的概念已有数百年历史。今天，随着技术和商业智能 (BI) 技术的进步，有许多工具可以帮助创建可视化。技术使快速处理大量数据成为可能。技术可能会继续提高创建可视化的能力——可能通过描述用户想要看到的音频，或者通过机器学习来创建可视化。

　　

　　可视化形式包括数字图、饼图、柱状图、折线图、散点图、热图、气泡图等，就像机器学习、数字人脸识别、非结构化数据分析、数据科学的发展一样。创建可视化的实践正在迅速增长。目前市场上有一些主流工具无需复杂的编程技巧即可创建可视化：Qlik、Tableau、Microsoft Power BI、Sisense等。

　　数据可视化在过去几年中取得了长足的进步。开发者对可视化产品的期望不再是简单的图表制作工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高级的要求。Apache ECharts 一直致力于让开发者以更便捷的方式创建灵活丰富的可视化作品。

　　Apache ECharts 是一个直观、交互、强大的可视化图表库，非常适合商业级的图表展示。项目2013年起源于百度，2018年1月进入Apache孵化器。推荐ECharts官方推荐的《ECharts数据可视化：入门、实战与进阶》。

　　ECharts数据可视化作者：王大伟推荐：这是一本ECharts的实用手册。内容系统全面，由浅入深。可以带领读者从新手快速晋级为高手，制作漂亮的商业级数据图表。

　　总结：有什么用？

　　说了半天，学数据分析有什么用？

　　数据分析能力已经成为进入大厂的必备技能。你越早掌握它，它对你就越好。请采集这份数据分析思维路径推荐书单，学习数据分析，把握职场机遇。

　　下面列举几种典型的数据分析应用场景。

　　一、历史数据说明

　　通过对历史数据（如产品季度销量、平均售价等）的描述性统计分析，分析师可以在有效把握过去一段时间数据全貌的基础上，做出更有利的决策。例如，对于超市，可以根据过去一个月不同促销活动下各种产品的销售数据进行统计分析，从而制定利润最大化的销售计划。

　　2. 未来数据预测

　　通过对历史数据进行建模，分析师可以预测数据的未来趋势，进而制定合理的应对方案。例如，对于一个制造企业，可以根据历史市场数据建立市场需求预测模型，根据市场对各种产品的未来需求可以进行预测，从而确定各种产品的产量。

　　三、关键因素分析

　　一个结果通常是由很多因素决定的，但有些因素作用较小，有些因素作用较大。通过对关键因素的分析，可以挖掘出那些重要的因素，从重要因素入手，可以有效地改善最终的结果。

　　例如，酒店管理者可以根据用户对酒店预订网站的文字评论和评分，分析出影响酒店评价的关键因素，利用挖掘出来的关键因素（如早餐是否丰富，房间是否干净，交通是否方便等）完善酒店管理，进一步提高用户满意度，增加客源。

　　4.个性化推荐

　　基于用户的历史行为，挖掘用户的兴趣点，为用户完成个性化推荐。例如，对于电子商城，基于用户浏览记录、购买记录等历史行为数据，可以分析出用户可能感兴趣的商品，并将这些商品推荐给用户，从而节省用户搜索的时间产品和增加产品销售。

　　最后把地图上的22本书和介绍全部整理出来。

　　《Python网络爬虫技术与实战》：系统全面介绍Python网络爬虫的实用书籍。作者结合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，几乎涵盖了网络爬虫涉及的所有核心技术。《Android全埋解决方案》：由拥有10年Andriod开发经验的专家编写，8种Android全埋技术解决方案，附源码。《iOS全埋方案》：教你如何在iOS场景下实现各种全埋方案。《Python数据整理》：Python数据整理实用入门教程。本书全面系统地阐述了数据整理和提取过程背后的所有核心思想，并通过大量练习和实例，帮助您充分理解和掌握相关概念、工具和技术。统计学习简介：统计学习领域的概述，提供理解大数据和复杂数据所必需的工具。介绍了一些重要的建模方法和预测技术，以及它们的相关应用。内容涉及线性回归、分类、重采样方法、压缩方法、基于树的方法和聚类等，并以彩图和实例说明相关方法。《Large-Scale Data Analysis and Modeling》：由Spark发明人撰写，Spark发明人本人推荐，详细讲解了如何结合Spark和R进行大数据分析。“

　　本书由 Python pandas 项目的创始人 Wes McKinney 编写。阅读本书以获得在 Python 下操作、处理、清理和规范化数据集的完整描述。《Python数据分析与挖掘实战（第二版）》：公认的经典，第一版销量超过10万册，100多所高校作为教材使用；提供计算机环境、源代码、建模数据、教学PPT。《Python数据分析与数据操作（第二版）》：畅销书大升级，资深大数据专家执笔，14个数据分析与挖掘专题，4个数据操作专题，8个综合案例。《简单介绍熊猫》：全面涵盖 Pandas 用户常见需求和痛点的一本书。本着实用易学的原则，从功能、用途、原理等多个维度对Pandas进行了全面详尽的讲解。是学者系统学习Pandas不可多得的入门书籍，也是资深Python工程师不可或缺的查询手册。《数据挖掘与数据化运维实践》：本书是目前数据化运维实践领域比较全面、系统的数据挖掘书籍。本书创造性地针对数据化运营中不同类型的分析挖掘主题，推出*敏*感*词*对应的分析思路集合和相应分析技巧的整合，

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　　《电子商务数据分析与数字化运营》：作者从事电子商务行业10余年，是电子商务数据分析与运营专家。从业务、数据、运营三个维度，为电子商务的运营和决策提供科学的方法论，真正做到“数据在业务中，运营在数据中”。《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》：这是一本适合零基础读者快速上手，掌握Bokeh的实用指南。作者是Bokeh的先驱用户和布道者，具有丰富的实践经验。本书从图形绘制、动态数据展示、Web交互等维度全面讲解了Bokeh的功能和使用方法。不涉及复杂的数据处理和算法，收录大量实际案例。《ECharts数据可视化》：ECharts实用手册。内容系统全面，由浅入深。可以带领读者从新手快速晋级为高手，制作漂亮的商业级数据图表。

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　　解读:文本关键词分析

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　　文本关键词分析工具 分析工具分析的原理在百度百科搜索关键词，这是百度百科的关键词分析工具，也是百度出的一款关键词工具知道，就是百度百科最基本的百度关键词工具，百度百科的关键词工具。

　　

　　百度百科词条是在百度百科里添加的，关键词的这个关键词是百度搜索引擎自己的产物，在百度里搜索关键词，是在百度百科里添加的百度百科的关键词，这是百度百科中最有用的关键词，在百度百科中添加关键词链接，这样百科词条的权重就会高，而这些词条在百度百科中，词条增加了百度百科。

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　　那么我们可以做些什么来提高网页的排名呢？首先，网页内部链接的设计是否合理。关键词，关键词是否收录核心关键词，这些不会出现在网页标签中，关键词一些重要的核心会出现在内容关键词中，do不出现在核心关键词或核心关键词中，这个不应该发布，因为只有少数长尾巴关键词可以出现在网页内容中，这样做也会增加网页的权重，在网站内容中也是可以的。

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