AI入門級算法常識

在每一個企業中，各個部門都會生產出一定的數據，目前，各類數據在企業生產經營中起著至關重要的作用。

數據已經成為了企業生產、經營，戰略等等幾乎所有的經營活動所依賴的，不可或缺的信息。

正確的數據分析可以幫助企業做出明智的業務經營決策，數據就猶如企業經營者的眼睛一樣，通過數據可以反映出經營的問題，就猶如舵手依賴導航一樣。

數據分析師是怎么練成的

其實，數據分析說白了，就是掌握數據，掌握規律，并加以應用的一門技術。那么這項技術具體又是怎樣的呢，該如何來學習它呢，下面就一起來看看數據分析的三個組成部分。

數據采集：數據采集是我們的數據來源，只有當我們手中擁有足夠的、可靠的數據之后，我們才有了分析數據的基礎，數據采集可以通過網絡爬蟲，通過開源數據獲取等途徑來完成。

數據挖掘：數據挖掘部分，可以說是數據分析的核心部分，也是商業價值所在。我們通過分析手中的數據，來獲得人、物等關系規律，從而指導我們的商業活動，達到一定的商業價值。

數據可視化：通過數據可視化，我們可以更加直觀的觀察到數據的組成、規律等，也能夠更好的展示我們的分析結果。

從上面數據分析的三部分組成可以看出，一名優秀的數據分析師的工作包括：

? 數據采集：開源數據使用，網絡爬蟲，數據集成。
? 數據挖掘：數據處理，算法分析，數據預測。
? 數據可視化：數據分析結果呈現。

你只需要逐一擊破這三個方面，那么就完全可以勝任一名數據分析師的工作。

1. 擊破數據采集

對于數據采集，我們可以采用網絡上的一些開源數據，但是這個局限性就是人家開源啥，你就只能用啥。如果我想分析王者榮耀的英雄呢，沒有開源數據，此時自己動手，豐衣足食。我們可以抓取相關網站上的數據，那么 Python 爬蟲就是做好的工具。
我會帶你一步步的完成網絡爬蟲從零到一的進階，從而做到數據分析，不再過于依賴開源數據。

2. 擊破數據挖掘

其實數據挖掘才是數據分析的核心，只有成功的挖掘出數據中隱藏的含義，我們數據分析的價值才有所體現。該如何挖掘呢，此時數據算法就要閃亮登場了。
我會帶你學習各種數據挖掘算法，從最簡單的 KNN 分類算法到 EM 聚類算法，從算法原理到算法實戰，一步步搞定數據挖掘。

3. 擊破數據可視化

數據可視化是我們分析數據和展示分析成果的良好方式，直觀的圖表，要比枯燥的數字更加容易讓人接受。
我會帶你完成多個可視化圖表的制作，讓你體會到數字的美麗與驚艷。

你能從專欄里面獲得什么？

此專欄通過“基礎篇”，“算法篇”兩大模塊，分別給你講述數據分析所需要的基礎知識和數據分析中的思路和流程，以及各種算法的原理及應用。

相信你通讀完以上兩個模塊以后，會刷新你對于某些知識的認知。進而通過專欄的例子舉一反三，從容應對未來工作中可能遇到的技術問題。

各個模塊簡介如下：

基礎篇

此章節主要介紹 Python 基礎語法以及兩個數據分析常用庫 NumPy 和 Pandas。再輔以數據清洗實戰和 Python 爬蟲實戰，讓你進一步加深理解，更快上手。

同時還會介紹10種 Python 數據可視化圖表，同時使用 Matplotlib、Seaborn 及 pyecherts 來制作不同的可視化視圖，讓你充分體會不同工具之間的異同。

Python 作為當下最流行的語言，其在數據分析領域的表現也是非常驚艷的。Python 擁有眾多的第三方庫，可以方便的讀寫文本，獲取數據，同時 NumPy 和 Pandas 都是業界一流的數據處理工具，給我們的數據處理提供了極大的方便。同時 Python 還擁有豐富的可視化模塊，Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 都是其中的佼佼者，是的我們的可視化工作也事半功倍。Python 還有眾多的機器學習算法庫，比如 scikit-learn，jieba 等，都是非常優秀且常用的模塊。

以上所涉及的知識點，我都會在后面的章節中一一道來，勤奮的你，一定不會錯過。

相信學習完本篇的內容，你一定會是一個基本掌握了 Python 基礎知識，并能夠根據自己對數據的要求，主動爬取網絡上的資源，完成初始數據采集，同時還能夠熟練使用 NumPy 和 Pandas 處理數據，清洗數據的工程師。并且還可以通過對數據的各種可視化操作，完成對數據的初步分析。

算法篇

算法是數據挖掘的靈魂，而數據挖掘則是數據分析的核心，所以學好算法，并能夠靈活的運用，是每一個數據分析師的必備技能。

你一定聽說過啤酒和尿布的故事，但是有想過為什么啤酒和尿布放在一起會相互刺進銷量嘛？
現在市面上有很多的情感分析系統，有沒有考慮過其背后的原理？
當你瀏覽購物網站時，為什么網站總時能精準的展示你所關心的物品，其中的核心在哪里？

如果你確實對以上的內容感興趣，或者想了解其中的原理，那么不妨和我一起完成算法篇的內容。

此章節我會介紹6種數據分析常用算法，包括：

分類算法： KNN、決策樹、SVM 和樸素貝葉斯
聚類算法：K-Means 和 EM

每一個算法，我都會使用一節的篇幅來講解算法原理，然后在下一節中通過一到兩個實戰例子來鞏固知識。

可以讓你了解到怎樣才能給物品分類，如果才能做好預測。數據分析并不僅僅是數據的展示，探索數據背后的價值，才是數據分析的本質與意義所在。

相信學習完本篇內容后，你一定可以輕松的把王者榮耀中各個英雄分類，從而選出最適合自己的那一類。你也可以完成足球隊的分檔，看看心中的球隊到底是什么水平。當然還有圖像分割，乳腺癌檢測，情感分析等多個實際例子等著你， 帶你完成從理論到應用的完美轉變。

需要什么基礎才能完成以上內容？

完全是0基礎就可以。只要你跟著我的節奏，踏實的完成基礎篇的練習。即使你沒有任何 Python 基礎，只要通讀完 Python、NumPy 和 Pandas 基礎篇，并輔以簡單的練習，你就一定可以完成后面內容的學習。

至于算法篇，同樣不需要太多的數學知識，我會以通俗易懂的語言來向你展示一個不一樣的算法世界。

總結

數據分析，探索數據中的價值。由于篇幅有限，無法涵蓋所有的數據分析知識點，還請見諒。

但是希望你能夠通過本專欄的學習，可以快速的積累經驗，為你后面進入到數據分析的世界打下良好的基礎。