数据分析学习方向（四）

我们在上一篇文章中给大家介绍数据分析工作中的数据预处理以及统计学知识，这些知识都是比较重要的，我们现在在这篇文章中给大家讲解一下数据分析最后一部分的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

数据分析工作是需要学习Python的，如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习压力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。这就需要我们掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。我们需要掌握的知识有很多，比如回归分析：线性回归、逻辑回归；基本的分类算法：决策树；基本的聚类算法：k-means；特征工程基础：如何用特征选择优化模型；调参方法：如何调节参数优化模型；Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。所谓在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，这样我们就可以得到一个不错的分析结论。

当然我们还需要知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，我们需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。除了这些，我们还需要知道系统实战与数据思维。

我们在学习的数据分析的知识以后，还需要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战，练习解决实际问题的能力。当然我们在学习数据分析中需要让自己的学习路线足够清晰，没有一上来直接灌输大量理论，而是在实践中学习，这就有效过滤掉了无效知识。每学习一部分知识，能解决实际的问题。比如学习 Python 爬虫，就能获取相应的数据；学习 pandas，就能将获取的数据进行清洗。这样我们就有信心去学习数据分析知识了。

以上的内容就是小编为大家解答的数据分析的相关知识了，希望这篇文章能够给大家带来帮助，大家在进行数据分析工作的时候还是着重的注意好这些知识，最后感谢大家的阅读。