数据分析这碗饭，到底该怎么吃？丨极客时间

再进一步，你的公司可能已经或者将要迎来需要进行数据分析挖掘的阶段。当机会来的时候，大部分人都毫无头绪，一脸茫然。如果此时你能给出一个清晰的思路和解决方案，就会真正意识到，数据分析能力，可以让你未来至少 10 年的技术生涯游刃有余。

之前在百度的曹政举了他身边的例子，令人印象深刻，蛮多看上去并不优秀的人却都能靠着数据分析 C 位出道。

那么，数据分析到底该怎么学呢？如果可以做到以下这三项，你一定比别人更高效。

1. 找到一个实力与经验俱佳的“教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”

2. 制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力

3. 有效工具的运用会让你事半功倍

在这里，不得不给大家介绍下极客时间的专栏 --《数据分析实战 45 讲》，作者是清华大学计算机系博士陈旸，最近刚刚更新完毕，我一直跟着学习，获益匪浅。

在这个专栏中，陈旸清晰地把数据分析拆解成下面三个组成部分：数据采集、数据可视化和数据挖掘。在后面文章里，我会给大家分享这三部分所需要掌握的知识，让你有个更深入了解。：

并且，专栏里一直秉承着“MAS 学习法“，即 Multi-DImension（多维度认识）、Ask（提问）和 Sharing（分享），从“思维”到“工具”再到“实践”，学以致用，更高效上手数据分析。

现在要插播一下，InfoQ 今天的专属粉丝福利：《数据分析实战 45 讲》限时优惠，参团只要 79 元，原价 99 元，便宜 20 元，但仅限今天 24 小时。想扩大自己能力边界的同学们，请抓紧搭上这个快车。

好，下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。

当你入门 Python 后，接下来就算是正式进入数据处理阶段。「数据分析」涵盖两部分：数据是基础，分析是过程，所以数据的前期准备工作也很重要。第一步，就是采集数据。

你可以用 Python 自动采集数据，也可以使用第三方平台，比如用八爪鱼来采集数据。《数据分析实战 45 讲》中，作者陈旸用了两个实战案例来讲解如何用 Python 和八抓鱼来采集数据，讲的非常细致，看完你可以掌握这两种常用方法。

详细地，你可以去直接看专栏里这两篇文章：

• 第 9 讲 | 如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论？

• 第 10 讲 | 如何用 Python 自动化下载王祖贤海报？

大多数人都很容易被数据可视化吸引。试想一下，用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现给大家，是一件特别有成就感的事情。应用也很广泛，比如天猫双十一的数据大屏等。我们可以用各种工具、编程语言做数据可视化，比如 DataV、Tableau、Python 或者 R 语言。

在《数据分析实战 45 讲》中，主要用 Python 的 Matplotlib 工具来做数据可视化。Matplotlib 是 Python 的可视化基础库，非常适合入门学习。学完专栏，下面的这几张图我也可以做出来，非常抢眼。

你可以看看专栏里这篇文章：

第 15 讲 | 如何用 Python 绘制 10 种常见的可视化视图？

当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，《数据分析实战 45 讲》中详细讲解了数据挖掘十大经典算法，根据用途，把它们分为四大类：

• 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

• 聚类算法：K-Means，EM

• 关联分析：Apriori

• 连接分析：PageRank

值得一提的是，专栏里用了大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法，还会提供一些数据库让大家去实操，亲测有效。

也给大家放下推荐这个专栏的曹政大佬截图。