3.2、資料分析的目的
主要就是為了在複雜、龐大的資料庫中提取對我們有用的資訊。讓這些資料產生一定的價值，幫助人們在日常生活中做一些決策時做一些參考。比如，在**中買東西，我們會首先看到物品的銷量、排行、以及顧客對物品的評價。這些都是經過資料分析得出來的。可見，資料分析在其中扮演著多麼重要的角色。
3.3、資料的獲取
1.公開資料集的渠道
2.用爬蟲爬取**資料
3.4、資料儲存（sql）
1.提取特定情況下的資料;
2.資料庫的刪、增、查、改;
3.資料的分組聚合、如何建立多個表之間的聯絡;
3.6、利用概率論及統計學
1.基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等；
2.其他描述性統計：偏度、方差、標準差、顯著性等；
3.其他統計知識：總體和樣本、引數和統計量、errarbar；
4.概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程；
5.其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
3.7、python資料分析
1.回歸分析：線性回歸、邏輯回歸；
2.基本的分類演算法：決策樹、隨機森林；
3.基本的聚類演算法：k-means；
4.特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型；
5.調參方法：如何調節引數優化模型；
6.python資料分析包：scipy、numpy、sctiti-learn等；
3.8、系統實戰與資料思維
《利用Python做資料分析》學習筆記（一 二）
這一章主要介紹了一些和資料分析相關的重要python庫，包括numpy pandas和matplotlib，然後有編譯環境ipython。之後講了一些準備工作，包括epd 現在更新為了enthought canopy 的安裝 pandas的安裝。都是一些準備工作，比較簡單。第二章 引言 之前學習 l...
利用python做資料分析 五 讀取合併多個檔案
pieces columns name births for year in range 1880,2011 path c users ecaoyng desktop work space python py for analysis pydata book master ch02 names yo...
利用python做資料分析 五 讀取合併多個檔案
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