AI入門(mén)級(jí)算法常識(shí)

在每一個(gè)企業(yè)中，各個(gè)部門(mén)都會(huì)生產(chǎn)出一定的數(shù)據(jù)，目前，各類(lèi)數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中起著至關(guān)重要的作用。

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)，戰(zhàn)略等等幾乎所有的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所依賴(lài)的，不可或缺的信息。

正確的數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，數(shù)據(jù)就猶如企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的眼睛一樣，通過(guò)數(shù)據(jù)可以反映出經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題，就猶如舵手依賴(lài)導(dǎo)航一樣。

數(shù)據(jù)分析師是怎么練成的

其實(shí)，數(shù)據(jù)分析說(shuō)白了，就是掌握數(shù)據(jù)，掌握規(guī)律，并加以應(yīng)用的一門(mén)技術(shù)。那么這項(xiàng)技術(shù)具體又是怎樣的呢，該如何來(lái)學(xué)習(xí)它呢，下面就一起來(lái)看看數(shù)據(jù)分析的三個(gè)組成部分。

數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集是我們的數(shù)據(jù)來(lái)源，只有當(dāng)我們手中擁有足夠的、可靠的數(shù)據(jù)之后，我們才有了分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，通過(guò)開(kāi)源數(shù)據(jù)獲取等途徑來(lái)完成。

數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘部分，可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析的核心部分，也是商業(yè)價(jià)值所在。我們通過(guò)分析手中的數(shù)據(jù)，來(lái)獲得人、物等關(guān)系規(guī)律，從而指導(dǎo)我們的商業(yè)活動(dòng)，達(dá)到一定的商業(yè)價(jià)值。

數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)數(shù)據(jù)可視化，我們可以更加直觀的觀察到數(shù)據(jù)的組成、規(guī)律等，也能夠更好的展示我們的分析結(jié)果。

從上面數(shù)據(jù)分析的三部分組成可以看出，一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師的工作包括：

? 數(shù)據(jù)采集：開(kāi)源數(shù)據(jù)使用，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，數(shù)據(jù)集成。
? 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)處理，算法分析，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
? 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)。

你只需要逐一擊破這三個(gè)方面，那么就完全可以勝任一名數(shù)據(jù)分析師的工作。

1. 擊破數(shù)據(jù)采集

對(duì)于數(shù)據(jù)采集，我們可以采用網(wǎng)絡(luò)上的一些開(kāi)源數(shù)據(jù)，但是這個(gè)局限性就是人家開(kāi)源啥，你就只能用啥。如果我想分析王者榮耀的英雄呢，沒(méi)有開(kāi)源數(shù)據(jù)，此時(shí)自己動(dòng)手，豐衣足食。我們可以抓取相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)，那么 Python 爬蟲(chóng)就是做好的工具。
我會(huì)帶你一步步的完成網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)從零到一的進(jìn)階，從而做到數(shù)據(jù)分析，不再過(guò)于依賴(lài)開(kāi)源數(shù)據(jù)。

2. 擊破數(shù)據(jù)挖掘

其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘才是數(shù)據(jù)分析的核心，只有成功的挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的含義，我們數(shù)據(jù)分析的價(jià)值才有所體現(xiàn)。該如何挖掘呢，此時(shí)數(shù)據(jù)算法就要閃亮登場(chǎng)了。
我會(huì)帶你學(xué)習(xí)各種數(shù)據(jù)挖掘算法，從最簡(jiǎn)單的 KNN 分類(lèi)算法到 EM 聚類(lèi)算法，從算法原理到算法實(shí)戰(zhàn)，一步步搞定數(shù)據(jù)挖掘。

3. 擊破數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是我們分析數(shù)據(jù)和展示分析成果的良好方式，直觀的圖表，要比枯燥的數(shù)字更加容易讓人接受。
我會(huì)帶你完成多個(gè)可視化圖表的制作，讓你體會(huì)到數(shù)字的美麗與驚艷。

你能從專(zhuān)欄里面獲得什么？

此專(zhuān)欄通過(guò)“基礎(chǔ)篇”，“算法篇”兩大模塊，分別給你講述數(shù)據(jù)分析所需要的基礎(chǔ)知識(shí)和數(shù)據(jù)分析中的思路和流程，以及各種算法的原理及應(yīng)用。

相信你通讀完以上兩個(gè)模塊以后，會(huì)刷新你對(duì)于某些知識(shí)的認(rèn)知。進(jìn)而通過(guò)專(zhuān)欄的例子舉一反三，從容應(yīng)對(duì)未來(lái)工作中可能遇到的技術(shù)問(wèn)題。

各個(gè)模塊簡(jiǎn)介如下：

基礎(chǔ)篇

此章節(jié)主要介紹 Python 基礎(chǔ)語(yǔ)法以及兩個(gè)數(shù)據(jù)分析常用庫(kù) NumPy 和 Pandas。再輔以數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)和 Python 爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)，讓你進(jìn)一步加深理解，更快上手。

同時(shí)還會(huì)介紹10種 Python 數(shù)據(jù)可視化圖表，同時(shí)使用 Matplotlib、Seaborn 及 pyecherts 來(lái)制作不同的可視化視圖，讓你充分體會(huì)不同工具之間的異同。

Python 作為當(dāng)下最流行的語(yǔ)言，其在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的表現(xiàn)也是非常驚艷的。Python 擁有眾多的第三方庫(kù)，可以方便的讀寫(xiě)文本，獲取數(shù)據(jù)，同時(shí) NumPy 和 Pandas 都是業(yè)界一流的數(shù)據(jù)處理工具，給我們的數(shù)據(jù)處理提供了極大的方便。同時(shí) Python 還擁有豐富的可視化模塊，Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 都是其中的佼佼者，是的我們的可視化工作也事半功倍。Python 還有眾多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，比如 scikit-learn，jieba 等，都是非常優(yōu)秀且常用的模塊。

以上所涉及的知識(shí)點(diǎn)，我都會(huì)在后面的章節(jié)中一一道來(lái)，勤奮的你，一定不會(huì)錯(cuò)過(guò)。

相信學(xué)習(xí)完本篇的內(nèi)容，你一定會(huì)是一個(gè)基本掌握了 Python 基礎(chǔ)知識(shí)，并能夠根據(jù)自己對(duì)數(shù)據(jù)的要求，主動(dòng)爬取網(wǎng)絡(luò)上的資源，完成初始數(shù)據(jù)采集，同時(shí)還能夠熟練使用 NumPy 和 Pandas 處理數(shù)據(jù)，清洗數(shù)據(jù)的工程師。并且還可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的各種可視化操作，完成對(duì)數(shù)據(jù)的初步分析。

算法篇

算法是數(shù)據(jù)挖掘的靈魂，而數(shù)據(jù)挖掘則是數(shù)據(jù)分析的核心，所以學(xué)好算法，并能夠靈活的運(yùn)用，是每一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的必備技能。

你一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)啤酒和尿布的故事，但是有想過(guò)為什么啤酒和尿布放在一起會(huì)相互刺進(jìn)銷(xiāo)量嘛？
現(xiàn)在市面上有很多的情感分析系統(tǒng)，有沒(méi)有考慮過(guò)其背后的原理？
當(dāng)你瀏覽購(gòu)物網(wǎng)站時(shí)，為什么網(wǎng)站總時(shí)能精準(zhǔn)的展示你所關(guān)心的物品，其中的核心在哪里？

如果你確實(shí)對(duì)以上的內(nèi)容感興趣，或者想了解其中的原理，那么不妨和我一起完成算法篇的內(nèi)容。

此章節(jié)我會(huì)介紹6種數(shù)據(jù)分析常用算法，包括：

分類(lèi)算法： KNN、決策樹(shù)、SVM 和樸素貝葉斯
聚類(lèi)算法：K-Means 和 EM

每一個(gè)算法，我都會(huì)使用一節(jié)的篇幅來(lái)講解算法原理，然后在下一節(jié)中通過(guò)一到兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)例子來(lái)鞏固知識(shí)。

可以讓你了解到怎樣才能給物品分類(lèi)，如果才能做好預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)分析并不僅僅是數(shù)據(jù)的展示，探索數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，才是數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)與意義所在。

相信學(xué)習(xí)完本篇內(nèi)容后，你一定可以輕松的把王者榮耀中各個(gè)英雄分類(lèi)，從而選出最適合自己的那一類(lèi)。你也可以完成足球隊(duì)的分檔，看看心中的球隊(duì)到底是什么水平。當(dāng)然還有圖像分割，乳腺癌檢測(cè)，情感分析等多個(gè)實(shí)際例子等著你， 帶你完成從理論到應(yīng)用的完美轉(zhuǎn)變。

需要什么基礎(chǔ)才能完成以上內(nèi)容？

完全是0基礎(chǔ)就可以。只要你跟著我的節(jié)奏，踏實(shí)的完成基礎(chǔ)篇的練習(xí)。即使你沒(méi)有任何 Python 基礎(chǔ)，只要通讀完 Python、NumPy 和 Pandas 基礎(chǔ)篇，并輔以簡(jiǎn)單的練習(xí)，你就一定可以完成后面內(nèi)容的學(xué)習(xí)。

至于算法篇，同樣不需要太多的數(shù)學(xué)知識(shí)，我會(huì)以通俗易懂的語(yǔ)言來(lái)向你展示一個(gè)不一樣的算法世界。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分析，探索數(shù)據(jù)中的價(jià)值。由于篇幅有限，無(wú)法涵蓋所有的數(shù)據(jù)分析知識(shí)點(diǎn)，還請(qǐng)見(jiàn)諒。

但是希望你能夠通過(guò)本專(zhuān)欄的學(xué)習(xí)，可以快速的積累經(jīng)驗(yàn)，為你后面進(jìn)入到數(shù)據(jù)分析的世界打下良好的基礎(chǔ)。