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數據分析的三大組成部分

發布時間:2020-09-21 09:39:44 來源:億速云 閱讀:421 作者:Leah 欄目:編程語言

本篇文章給大家分享的是有關數據分析的三大組成部分,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。

數據分析由三大重要部分組成:

1.數據采集。它是我們的原材料,因為任何分析都是需要數據源;

2.數據挖掘。它可以說是最“高大上”的部分,也是整個商業價值所在。數據挖掘的核心是挖掘數據的商業價值,也就是我們所談的商業智能BI

3.數據可視化。它可以說是數據領域中萬金油的技能,可以讓我們直觀的了解到分析數據的結果。 

下面總結詳解這三大部分的內容:

一、數據采集

采集工具:八爪魚,自動抓取的神器,它可以幫你抓取 99% 的頁面源。

python爬蟲:可編寫,采集,存儲數據,以及自動化采集設計。

數據分析的三大組成部分

二、數據挖掘

它可以說是知識型的工程,相當于整個專欄中的“算法”部分。首先要知道他的基本流程,算法,以及底層的數學基礎。

基本流程:商業理解,數據理解,數據準備,模型建立,模型評估,上線發布。

算法:分類算法,聚類算法,關聯分析,連接分析。

數學基礎:概率論和數據統計,線性代數,圖論,最優化方法。

數據分析的三大組成部分

三、數據可視化

當數據量大的時候很難理解,可視化可以幫我們很好地理解這些數據的結構,以及分析結果的視覺呈現。

數據可視化有兩種方法(并不是全部):

1.python第三方庫:Matplotlib,Seaborn等

2.第三方工具:如果生成了csv格式文件,想要采用所見即得的方式進行呈現,可以采用微圖,DataV,Data GIF Maker等第三方工具。

 數據分析的三大組成部分

以上就是數據分析的三大組成部分,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。

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