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資料分析：

• 資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。

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  資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與電腦科學相結合的產物。

學習資料分析

• • 資料分析語言
  • 1.Python 
  • 2.R 
    資料分析首推R和Python，這點大家已經達成了共識。在學資料分析的時候，總會有人糾結，是用R好呢，還是用Python好呢？語言只是工具，結果才是王道。就算是用C語言，只要能做出結果，那也沒有任何問題。我的建議是，如果以前有過程式設計經驗，學過C/C++,Java,Python等程式語言，就用python。如果沒有任何程式設計經驗，那用R。
  • 學習路線 
    選擇一門語言後。就該考慮學習路線的問題了。首先是python入門。python是一門很強大的程式語言，在很多方面都有這廣泛的用途，比如：網路爬蟲，網站開發，web後端，資料分析，資料探勘，機器學習等。我們這裡只談資料分析，資料探勘和機器學習可以作為資料分析的後續內容。 
    然後就是python的資料分析包了，numpy，pandas，scipy，matplotlib，sk-learn，如果想往深度學習方向走，還可以學習keras, tensorflow, caffe。 
    學習完之後就可以自己去做專案了，在專案中感受下這些東西到底怎麼用。

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資料包括python全部基礎

爬蟲、資料採集

        資料分析機器學習模組numpy，pandas，scipy，matplotlib，sk-learn

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