數(shù)據(jù)分析的三大組成部分

本篇文章給大家分享的是有關(guān)數(shù)據(jù)分析的三大組成部分，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

數(shù)據(jù)分析由三大重要部分組成：

1.數(shù)據(jù)采集。它是我們的原材料，因?yàn)槿魏畏治龆际切枰獢?shù)據(jù)源；

2.數(shù)據(jù)挖掘。它可以說是最“高大上”的部分，也是整個(gè)商業(yè)價(jià)值所在。數(shù)據(jù)挖掘的核心是挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，也就是我們所談的商業(yè)智能BI

3.數(shù)據(jù)可視化。它可以說是數(shù)據(jù)領(lǐng)域中萬金油的技能，可以讓我們直觀的了解到分析數(shù)據(jù)的結(jié)果。 

下面總結(jié)詳解這三大部分的內(nèi)容：

一、數(shù)據(jù)采集

采集工具：八爪魚，自動(dòng)抓取的神器，它可以幫你抓取 99% 的頁面源。

python爬蟲：可編寫，采集，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以及自動(dòng)化采集設(shè)計(jì)。

二、數(shù)據(jù)挖掘

它可以說是知識(shí)型的工程，相當(dāng)于整個(gè)專欄中的“算法”部分。首先要知道他的基本流程，算法，以及底層的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

基本流程：商業(yè)理解，數(shù)據(jù)理解，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型建立，模型評(píng)估，上線發(fā)布。

算法:分類算法，聚類算法，關(guān)聯(lián)分析，連接分析。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：概率論和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，線性代數(shù)，圖論，最優(yōu)化方法。

三、數(shù)據(jù)可視化

當(dāng)數(shù)據(jù)量大的時(shí)候很難理解，可視化可以幫我們很好地理解這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，以及分析結(jié)果的視覺呈現(xiàn)。

數(shù)據(jù)可視化有兩種方法(并不是全部)：

1.python第三方庫：Matplotlib，Seaborn等

2.第三方工具:如果生成了csv格式文件，想要采用所見即得的方式進(jìn)行呈現(xiàn)，可以采用微圖，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。

以上就是數(shù)據(jù)分析的三大組成部分，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。