数据分析的三大组成部分

本篇文章给大家分享的是有关数据分析的三大组成部分，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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数据分析由三大重要部分组成：

1.数据采集。它是我们的原材料，因为任何分析都是需要数据源；

2.数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI

3.数据可视化。它可以说是数据领域中万金油的技能，可以让我们直观的了解到分析数据的结果。 

下面总结详解这三大部分的内容：

一、数据采集

采集工具：八爪鱼，自动抓取的神器，它可以帮你抓取 99% 的页面源。

python爬虫：可编写，采集，存储数据，以及自动化采集设计。

二、数据挖掘

它可以说是知识型的工程，相当于整个专栏中的“算法”部分。首先要知道他的基本流程，算法，以及底层的数学基础。

基本流程：商业理解，数据理解，数据准备，模型建立，模型评估，上线发布。

算法:分类算法，聚类算法，关联分析，连接分析。

数学基础：概率论和数据统计，线性代数，图论，最优化方法。

三、数据可视化

当数据量大的时候很难理解，可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构，以及分析结果的视觉呈现。

数据可视化有两种方法(并不是全部)：

1.python第三方库：Matplotlib，Seaborn等

2.第三方工具:如果生成了csv格式文件，想要采用所见即得的方式进行呈现，可以采用微图，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。

 

以上就是数据分析的三大组成部分，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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