数据分析
编辑日期: 2024-07-23 文章阅读: 次
数据分析简明学习路线
数据分析是一门跨学科领域，涉及统计学、编程、数据可视化和领域知识。以下是从零开始学习数据分析的详细路线图：
1. 基础知识
- 数学和统计学
- 概率论：概率基本概念、条件概率、贝叶斯定理
- 统计学：描述性统计（均值、中位数、方差、标准差）、推断性统计（假设检验、置信区间）
- 编程基础
- Python编程：变量、数据类型、控制结构（循环和条件语句）、函数、文件操作
- R编程（可选）：数据类型、基本操作、函数
2. 数据处理和清洗
- Python库
- NumPy：数组操作、数学函数、线性代数
- Pandas：数据结构（Series和DataFrame）、数据清洗、数据操作（筛选、分组、合并）
- 数据清洗
- 处理缺失值、重复值
- 数据转换（类型转换、日期处理）
- 数据标准化和归一化
3. 数据可视化
- Python库
- Matplotlib：基础绘图、子图、样式
- Seaborn：高级统计图形、主题设置
- Plotly：交互式图表
- 图表类型
- 条形图、折线图、散点图、饼图
- 热图、箱线图、直方图、密度图
4. 高级数据分析
- 探索性数据分析（EDA）
- 数据分布、数据关系
- 特征工程
- 统计分析
- 假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）
- 相关分析（皮尔逊相关、斯皮尔曼相关）
- 时间序列分析
- 时间序列分解
- 移动平均、指数平滑
- ARIMA模型
5. 机器学习基础
- 监督学习
- 线性回归、逻辑回归
- 决策树、随机森林
- 支持向量机（SVM）
- 无监督学习
- 聚类算法（K-means、层次聚类）
- 降维算法（PCA、t-SNE）
- 模型评估与选择
- 交叉验证、网格搜索
- 模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）
6. 数据库与大数据技术
- 关系型数据库
- SQL基础（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）
- 高级SQL（JOIN、子查询、视图）
- NoSQL数据库
- MongoDB基础
- Redis基础
- 大数据技术
- Hadoop基础
- Spark基础
7. 项目实践
- 项目选题
- 选择感兴趣或领域相关的数据集
- 定义明确的问题和目标
- 数据收集与清洗
- 从API、数据库、CSV等多种来源收集数据
- 数据清洗和预处理
- 数据分析与建模
- 进行探索性数据分析
- 应用统计分析或机器学习模型
- 结果可视化与报告
- 使用图表展示分析结果
- 撰写分析报告或制作展示幻灯片
