知識星球
廣泛被應用的資料分析
谷歌的資料分析可以預測一個地區即將爆發的流感，從而進行針對性的預防；淘寶可以根據你瀏覽和消費的資料進行分析，為你精準推薦商品；口碑極好的網易雲音樂，透過其相似性演演算法，為不同的人量身定製每日歌單……
資料正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網路、消費資訊、運動軌跡……，大到企業的銷售、運營資料，產品的生產資料，交通網路資料……
如何從海量資料中獲得別人看不見的知識，如何利用資料來武裝營銷工作、最佳化產品、使用者調研、支撐決策，資料分析可以將資料的價值最大化。
那麼，小白如何快速獲得資料分析的能力呢？知乎上有很多書單，你可能也聽過很多學習方法，但嘗試過就知道這些跟高效沒什麼關係。
要明確學習的路徑，最有效的方式就是看具體的職業、工作崗位對於技能的具體需求。
我們從拉勾上找了一些最具有代表性的資料分析師職位資訊，來看看薪資不菲的資料分析師，到底需要哪些技能。
其實企業對資料分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：
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SQL資料庫的基本操作，會基本的資料管理
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會用Excel/SQL做基本的資料分析和展示
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會用指令碼語言進行資料分析，Python or R
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有獲取外部資料的能力，如爬蟲
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會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料報告
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熟悉常用的資料挖掘演演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等
最高效的學習路徑是什麼樣的？
你一定要清楚的是，你想要達到的標的是什麼？如果你想利用資料分析的方法來支撐工作決策，那麼你可能需要知道資料分析的流程是什麼，透過資料分析的方法能獲得哪些資訊，這些資訊可以用來支撐什麼工作。
然後你需要知道要達到這樣的目的，需要哪些必備的技能，哪些是不需要學習的。其實在這個過程中你對知識的框架就有了大概的瞭解，並知道如何去避免無效的資訊。
更重要的是，你需要瞭解，完成一個資料分析專案，基本的流程是什麼。這樣你才知道學習的知識，在具體的工作中是如何應用，並能夠在學習之後進行針對性的訓練，做到有的放矢。
定義問題
在做具體的分析前，你需要確定要分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析使用者畫像併進行精準營銷？
如何基於歷史資料預測未來某個階段使用者行為？
問題的定義需要你去瞭解業務的核心知識，並從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。
資料獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的資料了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量資料、天氣資料，甚至工廠資料、氣體排放資料、重要日程資料等等。
如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要呼叫公司的歷史銷售資料、使用者畫像資料、廣告投放資料等。
資料的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、使用者資料。可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成資料提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售資料、提取今年銷量最大的50件商品的資料、提取上海、廣東地區使用者的消費資料……，SQL可以透過簡單的命令幫你完成這些工作。
第二種是獲取外部的公開資料集，一些科研機構、企業、政府會開放一些資料，你需要到特定的網站去下載這些公開資料。
第三種是編寫網頁爬蟲。比如你可以透過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘資訊，爬取租房網站上某城市的租房資訊，獲取知乎點贊排行等。基於網際網路爬取的資料，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
資料預處理
原始的資料可能會有很多問題，比如殘缺的資料、重覆的資料、無效的資料等等。把這些影響分析的資料處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的資料，其中有很多天的資料由於裝置的原因是沒有監測到的，有一些資料是記錄重覆的，還有一些資料是裝置故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺資料，我們是直接去掉這條資料，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這裡我們還可能會有資料的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪製、資料取值的轉換、資料的正態化處理等，能夠幫助我們掌握資料的分佈特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。
資料分析與建模
在這個部分需要瞭解基本的資料分析方法、資料挖掘演演算法，瞭解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對資料的要求不清等原因造成的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關係，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關係，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
當然你也可以瞭解一些資料挖掘的演演算法、特徵提取的方法來最佳化自己的模型，獲得更好的結果。
資料視覺化及資料報告撰寫
分析結果最直接的是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們透過資料的分佈發現資料分析師工資最高的5個城市，目前各種程式語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，商品消費者的地區分佈……這些都是我們透過簡單資料分析與視覺化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關係，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史資料進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
資料分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果。
你看，其實資料分析就這幾個步驟，實現起來也感覺並不難。最好的學習路徑是什麼，就是按照解決問題的流程去學習。你瞭解這個流程，然後循序漸進深入每個部分，你會覺得這是一件特別容易上手的事情。
當然如何尋找、篩選優質學習資源，如何避開學習過程中的坑，遇到問題何如解決……這些本身都是我們學習過程中會遇到的問題。
不過不用擔心，DC學院推出的這門系統的資料分析課程，就是按照這樣的學習路徑。是無數分析師的爬坑經驗、以及無數本書的總結，60天，足夠打敗市面上多半所謂的分析師。
關於學習路徑
我們知道一般的資料分析流程是：“資料獲取–資料儲存–資料清洗–Python資料建模與分析–資料視覺化與報告”，而課程正是按照實際的分析流程搭建整體框架。這條學習路線足夠清晰，沒有一上來直接灌輸大量理論，而是在實踐中學習，這就有效過濾掉了無效知識。
每學習一部分知識，能解決實際的問題。比如學習 Python 爬蟲，就能獲取相應的資料；學習 pandas，就能將獲取的資料進行清洗；學習 Seaborn，你就可以實現炫酷的視覺化……即便是對於純小白來說，也沒有什麼壓力。
資料清洗-獲得乾凈資料
資料視覺化-探索性資料分析
附：《資料分析（入門）》課程大綱
60天入門資料分析師
第一章：開啟資料分析之旅 （1天）
1) 資料分析的一般流程及應用場景
2) Python 程式設計環境的搭建及資料分析包的安裝
第二章：獲取你想要的資料 （2周）
1) 獲取網際網路上的公開資料集
2) 用網站 API 爬取網頁資料
3) 爬蟲所需的 HTML 基礎
4) 基於 HTML 的爬蟲，Python（Beautifulsoup）實現
5) 網路爬蟲高階技巧：使用代理和反爬蟲機制
6) 應用案例：爬取豆瓣 TOP250 電影資訊並儲存
第三章：資料儲存與預處理 （2周）
1) 資料庫及 SQL 語言概述
2) 基於 HeidiSQL 的資料庫操作
3) 資料庫進階操作：資料過濾與分組聚合
4) 用 Python 進行資料庫連線與資料查詢
5) 其他型別資料庫：SQLite&MongoDB;
6) 用 Pandas 進行資料預處理：資料清洗與視覺化
第四章：統計學基礎與 Python 資料分析 （3周）
1）探索型資料分析：繪製統計圖形展示資料分佈
2）探索型資料分析實踐：透過統計圖形探究資料分佈的潛在規律
3）描述統計學：總體、樣本和誤差，基本統計量
4）推斷統計學：機率分佈和假設檢驗
5）驗證型資料分析實踐：在實際分析中應用不同的假設檢驗
6）預測型資料分析：線性回歸
7）預測型資料分析：Python中進行線性回歸（scikit-learn實現）
8) 預測型資料分析：分類及邏輯回歸
9) 預測型資料分析：其它常用回歸和分類演演算法（k近鄰、決策樹、隨機森林）
10) 預測型資料分析：聚類演演算法（k均值、DBSCAN）
11) 預測型資料分析：用特徵選擇方法最佳化模型
12) 預測型資料分析實踐：用 scikit-learn 實現資料挖掘建模全過程
13) 預測型資料分析實踐：用 rapidminer 解決商業分析關鍵問題
14) 高階資料分析工具：機器學習、深度學習初探
第五章 報告撰寫及課程總結 （1周）
1) 養成資料分析的思維
2) 資料分析的全流程及報告撰寫的技巧
3) 課程回顧以及一些拓展
關於學習資料
即便你有很強的資源獲取能力，或者你已經收藏了很多乾貨，但我們還是很想幫你節約篩選有效資訊的時間，已經幫你找到最有用的那部分，你可以把更多的時間用來做更多的練習和實踐。
考慮到各種各樣的問題，課程中每一節都準備了學習資料。主要包含四個部分：
1 課程中重要的知識點，資料中會進行詳細闡述，幫助理解；
2 預設你是個小白，補充所有基礎知識，哪怕是軟體的安裝與基本操作；
3 課程中老師的參考程式碼打包，讓你有能力去復現案例；
4 提供超多延伸資料和更多問題的思路和實踐程式碼，讓你可以去做更多的事情。
某節部分學習資料
關於實踐專案
我們在課程中準備了很多基於真實資料的實踐專案，跟著完成一遍，你就能熟悉資料分析的工作流程，掌握其中所需的技術細節。
首次將課程與資料分析/資料挖掘競賽相結合，讓你有針對性地在真實資料中去實踐，並客觀地檢測自己的學習成果。隨時可參加，提交分析結果可以即時獲得評分，並檢視自己在同學中的排名。
關於課程老師
課程主講老師王樂業是港科大的博士後，在資料挖掘方面成果不俗。更重要的是，他喜歡分享，知乎粉絲不少，能把知識提煉到極致，所以課程全是乾貨，沒有廢話。
周濤教授很多人比較熟悉，作為這門課的研發老師，他也將自己多年的大資料分析和挖掘的經驗、教學經驗傾註其中。所以課程不僅是知識，還有思維和學習方法，你完全可以遷移到其它層面。
【課程主講老師】
王樂業
香港科技大學博士後
王樂業，香港科技大學博士後，法國國立電信學院及巴黎六大電腦科學與技術專業博士。本科和碩士畢業於北京大學電腦科學與技 術專業。目前研究方向研究方向為城市時空資料挖掘。從事研究工作包括透過社交網路識別個人興趣、透過行動通訊網路推理人群移動樣式、以及透過公共交通資料最佳化交通站點分佈等。發表論文20餘篇，其中SCI10餘篇，取用300餘次。
【課程研發老師】
周濤
電子科技大學教授
周濤，電子科技大學教授、大資料研究中心主任。主要從事統計物理與複雜性，資料挖掘與資料分析方面的研究。在 Physics Reports、PNAS等國際 SCI 期刊發表300餘篇學術論文，取用超過17000次，H 指數為63。2015年入選全國十大科技創新人物，超級暢銷書《大資料時代》譯者，暢銷書 《為資料而生:大資料創新實踐》作者。周濤教授參與課程的研發和課程體系的設計，以多年的教學科研和企業資料團隊管理經驗為課程的頂層設計保駕護航。
除此之外，你還會遇到指導你每一個細節的答疑老師，在學習群裡，你的問題能夠得到快速解答，即便是最初級的問題。還有一群未來的優秀分析師，跟你一起，探索資料分析技術。在短時間內，有不少同學都有了從0到1的進步：
【課程資訊】
「 上課形式 」
錄播課程，可隨時開始學習，反覆觀看
「 學習週期 」
建議每週學習至少8小時，建議兩個月內完成一遍
「 學習路徑 」
資料獲取-資料預處理-資料建模與分析-視覺化與報告
「 面向人群 」
零基礎的小白、負基礎的小白白
「 答疑形式 」
學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題
「 課程資料 」
重點筆記、操作詳解、參考程式碼、課後拓展
「 課程證書 」
學完課程並達到要求，發放資料分析師結業證書
限額底價：¥399（原價599），限前100名
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若群滿，加Alice小姐姐微信：datacastle2017
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