数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:
数据获取:公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣评分评分高的电影列表。
获取知乎点赞、网易云音乐评论列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………
以及,如何用 Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后,你还需要一些技巧,比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等,来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取:SQL语言
在应对万以内的数据的时候,Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大,就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题。
而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理:Python(pandas)
很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加地分析结果。
大数据来袭,你准备好推塔了吗?
大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有海量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。
预测截止到2020年,各个行业大数据相关人才缺口将达到100万,仅在spark大数据开发人才方面,将出现近30万的岗位需求。
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