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大数据分析需求技能有哪些?

  • 时间:2018-07-06 17:17
  • 发布:转载
  • 来源:网络

大数据分析需求技能有哪些?本文我们具体看下数据分析需求技能:

大数据分析需求技能

数据分析的内容多,而且比较全面,比如我们前面写了很多关于房地产,拉勾照片,旅游网站的数据,一般来说数据分析分下面几个过程:

一:数据的爬取

数据分析过程非常像我们平时做饭,第一步要先买菜,如何获取数据呢,很多时候我们需要爬取数据,爬虫涉及的知识比较多:

比如常见的http原理,爬虫的基本解析库reuqests,网页解析库BS,Pyquery,掌握一些分布式爬虫的框架,当然还有一些反爬虫的策略。当然如果我们能有现成的数据集会方便很多。

二:数据格式的处理和清洗

买好了菜,接着我们需要洗菜,也就是数据清洗!常见的数据集都是csv和json格式,需要熟练的掌握着两种格式的。Python中数据分析的神兵利器是Pandas,这个库非常好用,功能也是非常强大的。可以对数据进行各种花色的清洗和切割,几乎所有用Python玩数据分析,必须学会pandas库的用法。

三:数据的存储

清洗完成之后数据需要存储起来,一般用的比较多的SQL和MongoDB。几乎所有的数据分析师招聘都会面试SQL的用法,所以掌握一门数据的使用是非常有必要的!基本的增删改查这

样入门级的操作,一定要熟练掌握。

四:数据的探索

我拿到一个数据集之后,需要对数据进行探索,分析数据之间的关系,每个特征值,每个变量的之间相关性和相互的影响,比如常见的EDA探索数据分析法。

单变量,双变量和多变量的探索,可以从很多角度,对数据进行切片分析,非常数据集中的变量之间的关系,找出相关性比较强的数据。

如果需要对数据进行深入的挖掘,需要了解机器学习的相关算法,大体分监督学习和无监督学习,比如回归问题,分类问题。这部分对数据集进行深入挖掘之后,可以找出数据间的规律,训练好的之后,可以预测数据,很是牛逼。

五:数据的可视化

展现数据最好的方法就是数据可视化,数据的可视化有很大的库,比如echart,matplotlib,d3和Tableau,当然还有excel,一般数据分析师必须要掌握exce或者Tableau。尤其是Tableau现在越来越多的公司用它来做可视化分析,有一个有趣的必然,同样一个库用R语言需要30分钟才能完成,Tableau只需要5分钟。

以上就是小编分享的大数据分析需求技能,希望能帮到你。

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