数据分析学习（一）

大数据分析学习之路 目录: 一.大数据分析的五个基本方面 二.如何选择适合的数据分析工具 三.如何区分三个大数据热门职业 四.从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 五.从入门到精通--快速学会大数据分析                             一.大数据分析的五个基本方面 1,可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一

大数据分析学习之使用R语言实战机器学习网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Yi9H6s8Eypg_jJJlQmdFSg 密码:0jz3备用地址(腾讯微云):https://share.weiyun.com/5tk6j1Z 密码:rdia9t 机器学习的核心主要侧重于找出复杂数据的意义.这是一个应用广泛的任务,机器学习的使用是非常广泛的. 本课程主要分为两个阶段,第一个部分:掌握R语言的处理数据的基本语法.第二部分:介绍机器学习原理,并通过大量的案例,为学员介绍R语言通过机

Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明.由于他简单.易学.免费开源.可移植性.可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言.下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上. 图片来源用Python玩转数据 由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用.由于Python本身有十分广泛的应用,本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图.整个路线

最近开始学习R语言,把学习笔记和小伙伴们分享一下吧,欢迎一起交流 R 起源: R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统.R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性.

Spart是什么 Spart是一个用来实现快速而而通用的集群计算平台. 在速度方面,Spart扩展了广泛使用的Mapreduce计算模型,而且高效的支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.Spart的一个主要特点是能够在内存中进行计算,因而更快.即使必须在硬盘上进行复杂计算,Spart依然比Mapreduce快. Spart适用于各种各样原先需要多种不同分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理.通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spart使我们可以简单而低耗的把各种

用于质量改进和再造工程的统计工具.技术和方法: 直方图 数值描述量(均值.标准差.比例等) 散点图 线图(在散点图中用线连接各点) 控制图:(样本均值),r(样本极差),及s(样本标准差) 抽样方案 试验设计 收集数据要有意识的做好以下几步: 详细说明研究.调查或试验的目标 确定所关心的变量 为调查或科学研究选择适当的设计方案 收集数据 抽样的方法: 简单随机抽样 分层随机抽样 比估计 整体抽样 系统抽样 统计领域可以分为两个主要分支:描述统计与推断统计 适当的概括性度量可以为原始测量值的集合提

一.行为事件分析 1.什么是行为事件分析 企业追踪或记录的用户行为或业务过程,如用户注册.浏览产品详情页.成功投资.提现等,通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因.交互影响等. 2.行为事件分析的特点与价值 行为事件分析法一般经过事件定义与选择.下钻分析.解释与结论等环节. 事件定义与选择 事件描述的是,一个用户在某个时间点.某个地方.以某种方式完成了某个具体的事情.Who.When.Where.What.How 是定义一个事件的关键因素. Who 是参与事件的主体,对于未

我们在上一篇文章中给大家介绍数据分析工作中的数据预处理以及统计学知识,这些知识都是比较重要的,我们现在在这篇文章中给大家讲解一下数据分析最后一部分的知识,希望这篇文章能够给大家带来帮助. 数据分析工作是需要学习Python的,如果你有一些了解的话,就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍,但每一本都很厚,学习压力非常大.但其实真正最有用的那部分信息,只是这些书里很少的一部分.这就需要我们掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回归,其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对

简单来说,我们可以把大数据分析工具简单分成两个维度: 第一维度:数据存储层--数据报表层--数据分析层--数据展现层 第二维度:用户级--部门级--企业级--BI级 1.数据存储层 数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式.数据的基本结构和数据类型.SQL查询语言必不可少,精通最好.可从常用的select查询,update修改,delete删除,insert插入的基本结构和读取入手. Access2003. Access07等 ,这是最基本的个人数