关于学数据分析的入门工具,大家熟知的可能就是EXCEL了,关于为什么不讲使用EXCEL,这个有两方面的原因,一方面是关于EXCEL网上有很多的教程,不想再赘叙,另一方面是个人认为,R语言要比EXCEL强大得多,而且后期要想向更高阶晋级,R语言无疑更有优势,实在没必要再去花时间学习EXCEL了,当然你要有时间想学它,OK,Why not?
学习R语言,推荐书籍《R语言实战》,电子书链接送上:链接:
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另有相关的我看过不错的学习视频,链接送上:链接:
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至于时间分配是:第一个星期学习统计学,不管你是看书还是看视频,一个星期应该够了(注意,不要钻牛角尖,重点放在弄明白公示推导和理解统计学术语上,对统计学有一个基本的认知,不是要求你把统计学的有多好,这是为下一步学习打基础。)
第二个星期和第三个星期学习R语言,结合前面学过的统计学知识。按照《R语言实战》章节执行,一个一个代码要自己亲手敲过,注意,只需学会前8章就差不多了。学完之后对统计学会有一个更深刻的认知。
第四个星期总结所学知识,查漏补缺,不会的代码在敲几遍,不明白的统计学术语再看几遍,好好利用网络,百度和谷歌是个好东西。
只要你认真学了,你所学的应该可以击败五分之一左右的人了。(瞎说的,别当真啊)
二、提升相关技能
第二个月任务有点重,因为你需要学两方面的内容:数据挖掘和Python。
第一个星期了解数据挖掘相关的概念,学数据分析不得不学数据挖掘,但联系到我们只有三个月时间,所以就只能学习一些数据挖掘的入门知识了,《数据挖掘导论》可以说是业界良心教材了,一个星期的时间能看多少是多少,因为数据挖掘技术你可能是要学一辈子的。电子版本链接送上:链接:
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另,有视频教程《基于案例学数据挖掘》,算是扩展学习内容,有时间可以看看,非必学内容。链接送上:链接:
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第二个星期及第三个星期,这一个月的重头戏——Python,教材推荐《利用Python进行数据分析》。对照着学,着重学习numpy,pandas两个扩展包。
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第四个星期,复习所学内容。
三、巩固提升
第三个月主要是学SQL和Mysql,作为数据分析必须要会的技能,你说重不重要,当然并不是要你们精通,入门就行,有了前面的R语言和Python打底,这两项技能花不了多少时间,SQL推荐电子书链接:链接:
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Mysql推荐电子书链接:链接:
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至于视频教程,网上有很多,我就不放链接了。
剩下的时间当然还是查漏补缺,有时间的话,可以看看这本《网站分析实战》,对于想要面试进互联网企业工作的话是很有帮助的,链接:链接:
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最后,打上一个软广,有需要数据分析、数据挖掘、机器学习相关学习资料的可以加我V 信:lwz19930403.