從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘：一詞之差，技術(shù)棧有何不同呢？
這幾年，“數(shù)據(jù)分析”是很火啊，在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動一切的時代，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析就是這個時代的“淘金”，懂?dāng)?shù)據(jù)分析、擁有數(shù)據(jù)思維，往往成了大廠面試的加分項。
比如通過數(shù)據(jù)分析，我們可以更好地了解用戶畫像，為產(chǎn)品做留存率、流失率等指標(biāo)分析，精細(xì)化產(chǎn)品運營；再比如去年疫情，有 B 站網(wǎng)友通過數(shù)據(jù)分析、調(diào)整參數(shù)，制作的“疫情傳播速率”視頻，點擊量相當(dāng)大。
身邊不少人跳入這個行業(yè)，我也經(jīng)常在后臺收到粉絲的一些困惑：
開發(fā)出身，想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析，但沒有實戰(zhàn)經(jīng)驗，面試很難！
是從 Python 入手還是 R 語言？常用的算法有哪些？
可以練手做項目的數(shù)據(jù)庫去哪里找？好用的爬蟲工具又有哪些？
網(wǎng)上看了很多文章，依然雜亂無章，有系統(tǒng)性的資料推薦嗎？
我當(dāng)時學(xué)數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱，資料看了一大堆，總是一知半解，沒有老師時時給你解答問題，很多時候都感覺自己要放棄了。
但，我不得不說一句：學(xué)數(shù)據(jù)分析絕對沒錯，堅持下去你會看到一個完全不一樣的自己。
之前在百度的曹政舉了他身邊的例子，令人印象深刻，蠻多看上去并不優(yōu)秀的人卻都能靠著數(shù)據(jù)分析 C 位出道。
十來年前我在百度招聘過一個人大本科應(yīng)屆的小伙子鄧明生，從學(xué)歷背景看在百度并不占優(yōu)勢，當(dāng)時開始跟我做數(shù)據(jù)分析，寫程序分析百度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，后來慢慢獨擋一面，因為對百度所有業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)都清晰，后來百度出現(xiàn)一些人事危機(jī)的時候開始成為救火隊長，連續(xù)在不同業(yè)務(wù)部門擔(dān)綱重要職位，一路升到聯(lián)盟事業(yè)部總經(jīng)理，今年離職出來創(chuàng)辦御勢資本，青出于藍(lán)而勝于藍(lán)，人家現(xiàn)在比我厲害很多了。
還是十來年前，又有一個應(yīng)屆生吳海生，從百度產(chǎn)品部門申請內(nèi)部調(diào)動去做數(shù)據(jù)分析，開始經(jīng)驗不足，寫報告還被我嘲諷過的那種。好多年不見，最近看新聞才知道，已經(jīng)某新近上市的金融公司CEO，妥妥的 C 位出道有沒有，真是讓人刮目相看。
數(shù)據(jù)分析到底該怎么學(xué)呢？講真，真不難！我摸爬滾打這么久，也算總結(jié)出三個經(jīng)驗：
1.找到一個實力與經(jīng)驗俱佳的“教練”，從思維、工具、實戰(zhàn)帶你“即學(xué)即用”。
2.制定一份正確的學(xué)習(xí)計劃與路徑，你真正需要的是好方法而不是蠻力。
3.有效工具的運用會讓你事半功倍。
這方面，給我啟發(fā)很大的是清華大學(xué)計算機(jī)系博士 —— 陳旸寫的《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 45 講》，超過 6W 人在學(xué)，口碑不錯。我最近開始二刷了，在專欄中，陳旸清晰地把數(shù)據(jù)分析拆解成三個部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘，而且有大量實戰(zhàn)。（下面有我詳細(xì)的給大家分享這三部分所需要掌握的知識）
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說到陳旸，也是挺厲害了。清華有一門課，叫數(shù)據(jù)挖掘，他通過這門課，學(xué)會了如何從海量的數(shù)據(jù)中找到關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及如何進(jìn)行價值挖掘。并利用自己學(xué)的技巧，在微博用 3 個月的時間就積累了 4 萬粉絲，一年的時間積累了上百萬粉絲。
整個專欄的授課邏輯我也非常喜歡，專欄里一直秉承著“MAS 學(xué)習(xí)法”，即 Multi-DImension（多維度認(rèn)識）、Ask（提問）和 Sharing（分享），從“思維”到“工具”再到“實踐”，學(xué)以致用，更高效上手?jǐn)?shù)據(jù)分析。而且老師還會直接提供項目數(shù)據(jù)，讓你上手練習(xí)，可以在簡歷上完善項目經(jīng)歷，順利找到工作。
??練手的數(shù)據(jù)項目
好，下面接著給大家分享上圖中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘需要掌握的知識。
數(shù)據(jù)采集
你可以用Python自動采集數(shù)據(jù)，也可以使用第三方平臺，比如用“八爪魚”來采集數(shù)據(jù)?！稊?shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 45 講》中，陳旸用了兩個實戰(zhàn)案例來講解如何用 Python 和八抓魚來采集數(shù)據(jù)，講的非常細(xì)致，看完你可以掌握這兩種常用方法。
第9講 | 如何用八爪魚采集微博上的“D&G”評論？ 第10講 | 如何用Python自動化下載王祖賢海報？
數(shù)據(jù)可視化
第15講 | 如何用Python繪制10種常見的可視化視圖？
分類算法：C4.5，樸素貝葉斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART 聚類算法：K-Means，EM 關(guān)聯(lián)分析：Apriori 連接分析：PageRank
最后想說的是，在留言區(qū)你依然能看到大家各種各樣的解題思路，其中有的你可能會意想不到，可以說，在留言區(qū)你也能學(xué)到很多。
數(shù)據(jù)分析能力必然是每個互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的，只有懂?dāng)?shù)據(jù)，才能以數(shù)據(jù)驅(qū)動，科學(xué)優(yōu)化工作，鍛煉自己強(qiáng)大的戰(zhàn)斗力和核心競爭力，拉開與其他人的差距。
最后，再和大家說個限時優(yōu)惠：
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懂?dāng)?shù)據(jù)，就意味著你比別人更有效率，能更快獲取自己需要的信息，找到問題關(guān)鍵和解決辦法，獲得更多的發(fā)展契機(jī)。
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