互聯網發展至今，已離不開數據，使得很多公司格外青睞具備數據分析能力的人。迎着這一浪潮，很多人都躍躍欲試，想要掌握數據分析的技能，讓自己在職場上更有主動權。
但萬事開頭難，擺在很多人面前的困擾是，我到底該怎麼學數據分析？
- 我需要掌握Excel嗎？
- 數據分析對統計學和數學要求高嗎？
- 沒有編程能力還能學數據分析嗎？
- Python語言和R語言我該選擇哪一個？
相信這是不少人的疑惑，之所以會出現這些問題，是因爲很多人混淆了數據分析的概念。
廣義上的數據分析包括了統計學、增長黑客、相關性分析等，更偏向產品運營，而我們這裏所說的數據分析，則是隸屬於編程世界裏的數據分析，是算法和技術的天下。
作爲一個程序員，相信你更需要的是後者。學習數據分析，你最需要掌握的就是Python語言、數據預處理以及算法知識。
Python語言貫穿於數據分析的整個過程，只有掌握Python，你才能熟練地通過它做數據預處理，以及使用各種算法包。
掌握Python之後，你纔會使用Python的各種機器學習庫、第三方工具等，有了它們，數據預處理纔會事半功倍。
算法是數據分析的精髓，只有掌握算法，你才能處理各種數據。
那麼具體到這三點，該怎麼學數據分析呢？
入門：掌握Python
如果你剛接觸數據分析，面對紛繁複雜的算法和工具不知所措，那麼，首先你最需要掌握的就是Python語言。聽起來是不是很不可思議？事實上，Python是數據分析領域中當之無愧的王者語言，它封裝了很多算法工具包，使用起來非常方便。
在專欄裏，我用一篇文章快速幫你理解Python語言的基礎語法，比如輸入輸出、循環語句、數據類型等。
除了Python語言之外，你還需要了解NumPy和Pandas這兩個第三方庫。NumPy提供的數據結構是Python數據分析的基礎，它可以讓Python的科學計算更加高效。Pandas則是一個含有更高級數據結構和分析能力的工具包，它的核心數據結構是Series和DataFrame。基於這兩種結構，我們可以很方便地處理數據。
新手：使用Python工具包進行數據預處理
當你入門Python後，接下來就算正式進入數據預處理階段。“數據分析”涵蓋兩部分：數據是基礎，分析是過程，所以數據的前期準備工作也很重要。
這些工作主要包括：
- 數據採集
- 數據清洗
- 數據集成
- 數據變換
- 數據可視化
不要小看這些工作，看似和“分析”不掛鉤，其實，這些工作相當於分析前的“備菜過程”，沒有“備菜”，何談“掌勺”？
第一步，採集數據。
你可以用Python自動採集數據，也可以使用第三方平臺，比如用八爪魚來採集數據。我用兩篇文章分別講了這兩種方法，其中都講到了XPath這個路徑語言，它可以通過元素和屬性快速幫我們定位位置。
具體的實操方法，可以看下面兩篇文章：
很多時候，我們採集到的數據是雜亂的，可能會遇到各種問題，比如有缺失值、數據單位不統一、有重複值等。這個時候你可以採用“完全合一”的原則清洗數據。
當然，大家最感興趣的可能還是數據可視化。運用各種酷炫的圖片將數據的規律直觀地呈現在衆人面前，想想是一件特別有成就感的事情，比如天貓雙十一的數據大屏等。我們可以用各種工具、編程語言做數據可視化，比如DataV、Tableau、Python或者R語言。
在專欄中，我主要是用Python的Matplotlib工具來做數據可視化。Matplotlib是Python的可視化基礎庫，非常適合入門學習。下面的這幾張圖就是用Matplotlib繪製出來的。
可視化的具體操作方法：
進階：掌握算法，學會實戰
當你掌握了數據分析中基礎的操作後，接下來就該正式處理數據了。爲了進行數據挖掘任務，數據科學家們提出了各種算法，我在專欄中主要講解了數據挖掘十大經典算法，根據用途，把它們分爲四大類：
- 分類算法：C4.5、樸素貝葉斯、SVM、KNN、Adaboost和CART
- 聚類算法：K-Means、EM
- 關聯分析：Apriori
- 連接分析：PageRank
你看到這些算法可能會發愁，看不懂怎麼辦呢？這個你完全不用擔心，我在專欄裏用了大篇幅內容來講解這十大經典算法，每一個算法都有很多的案例去輔助你理解，還提供了一些數據庫讓你去實操，即學即用。
而實際上，你不需要了解這些算法具體的推導過程，只需要瞭解它們的原理即可。比如在數據挖掘算法中，大名鼎鼎的樸素貝葉斯算法和貝葉斯原理之間是什麼關係？通過下面這張圖，你可以直觀地找到這個問題的答案。
更多詳細補充：
爲什麼我會說不需要了解算法具體的推導過程呢？因爲在實際工作中，有很多工具已經幫我們封裝好這些算法了，比如sklearn，你在使用的時候，只要寫一行代碼，就可以直接引用，只需要調整參數就可以。
當然，雖說sklearn封裝了數據挖掘所用到的絕大多數算法，但也有一些算法並不能覆蓋到，比如圖論和網絡建模。那麼，這個時候我們該怎麼辦呢？
你可以使用NetworkX，一個用Python語言開發的工具，它內置了常用的圖論與網絡分析算法，可以方便我們進行網絡數據分析。比如我們可以直接調用裏面的PageRank算法，而不用在意具體的計算細節。在專欄中，我用NetworkX這一工具分析了希拉里郵件往來人員的關係和彼此之間的權重，幫我們非常直觀地呈現出了以下結論圖。
當你掌握了多種算法之後，實際工作中還會遇到這類問題：如何選擇各種分類器，到底選擇哪個分類算法，是SVM，決策樹，還是KNN？如何優化分類器的參數，以便得到更好的分類準確率？
這兩個問題，是數據挖掘核心的問題。當然對於一個新的項目，我們還有其他的問題需要了解，比如掌握數據探索和數據可視化的方式，還需要對數據的完整性和質量做評估。這些內容我在之前的課程中都有講到過。
這裏給到大家一個建議：使用GridSearchCV工具對模型參數進行調優。GridSearchCV是 Python 的參數自動搜索模塊，我們只要告訴它參數的範圍，它就可以把所有情況都跑一遍，提供最優解。
我在專欄裏用“信用卡違約率分析”的案例詳細講解了GridSearchCV的使用：
總之，你想要深入數據分析，算法與工具是你必須要攻克的兩座大山。當然，我也希望你能認識到，工具只是幫我們實現目的，我們不可以被工具所奴役。數據分析與挖掘最重要的還是思考能力，收集什麼數據，用什麼工具分析，分析出什麼樣的結果，用什麼方式呈現出來，都需要大家的思考與觀察。這也是我在專欄裏十分強調的點。
畢竟工具是別人的，但思維和實戰經驗，纔是你自己的。