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🐴作者：秋无之地

🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。

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了解过数据分析的人都知道，数据分析在现代社会中的重要地位。掌握数据，就是掌握规律 ，掌握规律，就掌握价值。要想提升自我价值，学习新的技术很必要。下面我们一起来学习下数据分析。

一、数据分析重要组成

1、数据采集

它是我们的原材料，也是最“接地气”的部分，因为任何分析都要有数据源。数据采集涉及的内容有：数据源、工具使用、爬虫编写等。其中数据源将要被分析处理的数据，可以是自营平台订单数据、第三方的平台数据、用户画像数据等；工具使用包括ETL工具、数据库工具、看板工具等；爬虫是为了采集到第三方的数据。

2、数据挖掘

数据挖掘是数据分析的核心，主要包括了：基本流程、十大算法和数据基础。做数据挖掘是有一套流程，按照流程去做，可以节省不少时间，还避免走不少弯路。十大算法是现今流行的数据分析算法的一个总结。数据挖掘涉及到不少公式、算法推导，所以对数学基础有一定的要求，但基础差也问题不大，只要跟着本专栏一起学习，辅助查阅学习资料，一切都迎刃而解。

3、数据可视化

数据可视化主要涉及到工具使用和python可视化。现有的可视化工具已经很丰富，有metabase、superset、dataV、tableau等，另外还可以使用python生产可视化的视图。

二、学习要领

刚才我们讲了数据分析的组成内容，包括数据采集、数据挖掘、数据可视化这三个部分。你可能觉得东西很多，无从下手，或者感觉数据挖掘涉及好多算法，有点“高深莫测”，掌握起来是不是会吃力。其实这些都是不必要的烦恼，下面的图可以帮到你。

1、认知

相信很多人都听过这样一句话，“穷人和富人的本质区别，在于认知不同”。这句话的意思大家都有所了解，认知是我们掌握更多、获取更多价值的基础。而我们只有把知识转化为自己的语言，它才真正变成了我们自己的东西。这个转换的过程，就是认知的过程。

2、工具

人类之所以不同于动物的一个重要标志，就是学会使用工具。从钻木取火、到如今的现代化，正是一步一步使用工具提升效率。而数据分析的工具一样道理，学会使用工具能大大提到我们的效率。一个模型是否有相关的类库可以使用，这几乎是每个程序员入行被告知的第一条准则。

3、实战

正所谓，“好记性不如烂笔头”，讲述就是需要通过实战来巩固我们的知识，从中发现问题，解决问题，不断进步。在学习过程中，需要将理论知识运用到实战中，结合理论和实践，才能对知识进一步了解和掌握，从而积累成经验。

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