資料分析的三大組成部分

資料分析由三大重要部分組成：

1.資料採集。它是我們的原材料，因為任何分析都是需要資料來源；

2.資料探勘。它可以說是最“高大上”的部分，也是整個商業價值所在。資料探勘的核心是挖掘資料的商業價值，也就是我們所談的商業智慧BI

3.資料視覺化。它可以說是資料領域中萬金油的技能，可以讓我們直觀的瞭解到分析資料的結果。 

下面總結詳解這三大部分的內容：

一、資料採集

採集工具：八爪魚，自動抓取的神器，它可以幫你抓取 99% 的頁面源。

python爬蟲：可編寫，採集，儲存資料，以及自動化採集設計。

相關推薦：《》

二、資料探勘

它可以說是知識型的工程，相當於整個專欄中的“演算法”部分。首先要知道他的基本流程，演算法，以及底層的數學基礎。

基本流程：商業理解，資料理解，資料準備，模型建立，模型評估，上線釋出。

演算法:分類演算法，聚類演算法，關聯分析，連線分析。

數學基礎：機率論和資料統計，線性代數，圖論，最最佳化方法。

三、資料視覺化

當資料量大的時候很難理解，視覺化可以幫我們很好地理解這些資料的結構，以及分析結果的視覺呈現。

資料視覺化有兩種方法(並不是全部)：

1.python第三方庫：Matplotlib，Seaborn等

2.第三方工具:如果生成了csv格式檔案，想要採用所見即得的方式進行呈現，可以採用微圖，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。