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数据分析重要性

越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。

在古代,得琅琊阁者得天下 现在,得大数据者得天下。


我总结的数据分析五步走:

1、锁定分析目标,梳理思路,叫纸上谈兵;

2、把杂乱的数据整理出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;

3、锁定核心抓重点,设定最终算法,叫挟天子以令诸侯;

4、梳理重点发现,准备剧本开拍,接受PK,叫才辨无双;

5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。

知道了数据的重要性,也了解了数据分析的步骤,那么如何更好的学习并运用呢


现在学习的途径很多,数据君整理几个大家不知道的网站,让你开开眼界:

都是国外的学习站点,所以有时候打不开,原因你懂的


一、如何用R的处理大数据

http://www.xmind.net/m/LKF2/



二、R语言的工具包

https://cran.r-project.org/web/views/

里面含机器学习,自然语言处理,时间序列分析,空间信息分析,多重变量分析,计量经济学,心理统计学,社会学统计,化学计量学,药物代谢动力 等

三、帮你获得python大数据处理工具大全

http://www.xmind.net/m/WvfC

四、学习Python语言的,个人强烈推荐

https://learnpythonthehardway.org/book/

说实话Python最近今年太火了,静下心学这个语言没有错!


五、SAS图例集

http://robslink.com/SAS/Home.htm

用SAS也可以做出很漂亮的图形,这里就要提到一位大牛:Robert Allison。在他的网站上给出了非常全面的SAS图例和相应的实现代码

六、美国布朗大学概率和统计的可视化导论,一个非常棒的可视化概率及统计的学习网站

http://students.brown.edu/seeing-theory/?vt=4

七、教你玩动态的GIF图表

http://lenagroeger.com/

教你如何把手中的数据变成炫酷的GIF动图? 这个网站有各种类型的GIF图

八、如何选择机器学习算法

http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

九、一套数据,25种可视化

http://flowingdata.com/2017/01/24/one-dataset-visualized-25-ways

仔细看了一下受益匪浅,同一组数据做出来的效果不同,看数的角度也不同

十、大数据数据处理资源

http://usefulstuff.io/big-data/

从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等

十一、里面蕴含编程语言、机器算法、大数据等,内容巨丰富

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/top-28-cheat-sheets-for-machine-learning-data-science-probability-sql-big-data/

十二、推荐排名前50个开源的Web爬虫

十三、学习数据挖掘、机器学习的好网站,写的很全面很系统,适合各个级别的高手

https://www.autonlab.org/tutorials


转载请注明来源:数据君微信公众:datakong

除了以上作者推荐的13个国外大数据学习网站,小编为大家推荐一家国内较具影响力的大数据学习社区。


十四、数据科学领域知识最全的网站:168大数据(http://www.bi168.cn),包括大数据、商业智能BI、数据仓库、人工智能、物联网、虚拟现实等领域,涵盖大数据hadoop/Spark、数据仓库、SAP BO/HANA,IBM Cognos,ETL、各种数据库等知识,更有N多专业、干货多多的线下活动和免费公开课。



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