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探索數(shù)據(jù)的奧秘：一份深入淺出的數(shù)據(jù)分析入門指南

2年前作者：uncle_ll分類：Toy博客閱讀(65)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了探索數(shù)據(jù)的奧秘：一份深入淺出的數(shù)據(jù)分析入門指南。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

數(shù)據(jù)分析

書籍推薦

入門讀物
  • 深入淺出數(shù)據(jù)分析
  • 啤酒與尿布
  • 數(shù)據(jù)之美
  • 數(shù)學之美
數(shù)據(jù)分析
  • Scipy and Numpy
  • Python for Data Analysis
  • Bad Data Handbook
  • 集體智慧編程
  • Machine Learning in Action
  • 機器學習實戰(zhàn)
  • Building Machine Learning Systems with Python
  • 數(shù)據(jù)挖掘導論
  • Machine Learning for Hackers
專業(yè)讀物
  • Introduction to Semi-Supervised Learning
  • Learning to Rank for Information Retrieval
  • Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Process
  • 推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)
  • Graphical Models, Exponential Families and Variational Inference
  • Natural Language Processing with Python

機器學習教材

  • The Elements of Statistical Learning
  • 統(tǒng)計學習基礎
  • 統(tǒng)計學習方法
  • Machine Learning(Kevin Murrphy)
  • Machine Learning: An Algorithmic Perspective
  • Pattern Recognition And Machine Learning
  • Bayesian Reasoning and Machine Learning
  • Probabilistic Graphical Models
  • Convex Optimization

數(shù)據(jù)網(wǎng)站

  • Monthly Bulletin of Statistics Online：數(shù)據(jù)來源顧名思義，來自各個國家統(tǒng)計局和組織
  • World Development Indicators：世界銀行的數(shù)據(jù)
  • CIA world factbook： 中央情報局收集的數(shù)據(jù)
  • IPUMS： 普查數(shù)據(jù)的集成網(wǎng)站
  • ICPSR： Umich的數(shù)據(jù)中心收集的數(shù)據(jù)集
  • Kaggle：競賽網(wǎng)站

量化

  • 語言要求：
    • 效率語言：C，C++, Java
      • 快，編程復雜度高，維護難
      • 不支持向量計算
    • 膠水語言：Python, Ruby
      • 實現(xiàn)簡單，編程復雜度高，維護相對簡單，支持向量運算
    • 科學類語言：Matlab, R, S
      • 支持向量計算
      • 快速驗證想法
    • Alpha演算類語言：Lisp， Clojure
    • 查詢類語言：SQL， Q

數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)統(tǒng)計，OLAP之間的關系

  • 數(shù)據(jù)分析：用適當?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。此方向更偏產(chǎn)品一些，極大的依賴分析經(jīng)驗和對數(shù)據(jù)的敏感度。
    • 代表人物：
      • Justin Cutroni： http://cutroni.com/blog/
      • Joegh：http://webdataanalysis.net/
      • 宋星： http://www.chinawebanalytics.cn/
      • 藍鯨：http://bluewhale.cc/
  • 數(shù)據(jù)挖掘：據(jù)挖掘主要是面向決策，從海量數(shù)據(jù)中挖掘不為人知、無法直觀得出的結論。例如內(nèi)容推薦、相關度計算等。此工作更注重數(shù)據(jù)內(nèi)在聯(lián)系，數(shù)據(jù)倉庫組建，分析系統(tǒng)開發(fā)，挖掘算法設計，甚至很多時候要親力而為的從ETL開始處理原始數(shù)據(jù)，因此對計算機水平有較高要求。一般廣度上不及數(shù)據(jù)分析，但深度上更為深入。使用工具除海量數(shù)據(jù)庫如Oracle，分布式計算Hadoop，C++，Java，Python等編程語言外，也有可能會用到第三方挖掘工具如Weka。更偏向于技術
    • 代表人物：
      • Jeff Hammerbacher，編寫《數(shù)據(jù)之美》
      • 探索推薦引擎內(nèi)部的秘密
  • 數(shù)據(jù)統(tǒng)計：注于建模及統(tǒng)計分析，通過概率、統(tǒng)計、離散等數(shù)學知識建立合理模型，充分發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)容。例如用回歸分析，充分利用網(wǎng)站歷史數(shù)據(jù)，進行評估、預測、反向預測、發(fā)掘因素。利用貝葉斯方法建立模型來進行機器學習、聚類、垃圾郵件過濾等。常用工具如：SAS，R，SPSS，更偏向于數(shù)學，在互聯(lián)網(wǎng)，金融，醫(yī)療領域應用廣泛
  • OLAP：建立數(shù)據(jù)系統(tǒng)的方法，核心思想就是建立多維度的數(shù)據(jù)立方體，以維度（Dimension）和度量（Measure）為基本概念，輔以元數(shù)據(jù)，實現(xiàn)可以鉆取、切片、切塊、旋轉等靈活、系統(tǒng)、直觀的數(shù)據(jù)展現(xiàn)。嚴格使用OLAP的一般都是些制造業(yè)、零售業(yè)等相對傳統(tǒng)的行業(yè)，作為BI的延伸，對公司決策提供有力支撐

統(tǒng)計學分析-Python VS R

R主要在學術界流行，python(numpy scipy)在工程方便比較實用。

  • 性能：
    • R處理文本文件很慢
    • python很容易變得更快，pypy，cython，或者直接ctypes掛C庫
  • 并行計算：
    • R v15 之后有了自帶的parallel包，使用挺輕松的
    • Python有multiprocessing，可以共享數(shù)據(jù)
  • 學習曲線：
    • R一開始還是很容易上手的，查到基本的命令，如果要自己寫算法、優(yōu)化性能的時候，學習難度陡增。
    • Python-挺好學的，豐富的包供使用
  • 畫圖：
    • R自帶的那些工具就挺好用，ggplot這種非常優(yōu)美的得力工具
    • python 有matplotlib比R自帶的好一些些，界面基于QT，跨平臺支持
  • IDE：
    • Rstudio非常不錯，提供類matlab環(huán)境
    • Python：Vscode，Pycharm
  • 建議：
    • 如果只是處理（?。?shù)據(jù)的，用R
    • 要自己搞個算法、處理大數(shù)據(jù)、計算量大的，用python

值得推薦的R語言的書

初學者入門
  • R in Action
  • The Art of_R Programming
  • learning R
統(tǒng)計進階
  • A Handbook of Statistical Analyses Using R
  • Modern Applied Statistics With S
科學計算
  • Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R
數(shù)據(jù)挖掘
  • Data Mining with R Learning with Case Studies
  • Machine Learning for Hackers
  • An Introduction to Statistical Learning
數(shù)據(jù)繪圖
  • ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis
  • R Graphics Cookbook
參考手冊
  • R Cookbook
  • R in a Nutshell
高級編程
  • R Programming for Bioinformatics
  • software for data analysis programming with R
  • Advanced R programming

Python應學習的包

  • Pandas
  • Numpy
  • Scipy
  • Matplotlib
  • Scikit Learn

大數(shù)據(jù)如何處理

  • UC Berkeley Course Lectures: Analyzing Big Data With Twitter

  • 第一、分解數(shù)據(jù)：需要根據(jù)具體情況分析，可以把大CSV原始數(shù)據(jù)拆解成每年每個月的（以yyyyMM.csv的格式儲存），那子文件的數(shù)據(jù)量就可以降一到兩個數(shù)量級，這樣就可以用Matlab來處理，同時也間接完成了索引的工作。

  • 第二、如果數(shù)據(jù)實在是非常巨型（100GB+），我建議采用非關系型數(shù)據(jù)庫（MonoDB等）來處理

  • 海量數(shù)據(jù)分成兩塊，一是系統(tǒng)建設技術，二，海量數(shù)據(jù)應用。

    • 系統(tǒng)建設技術：現(xiàn)在主流的技術是HADOOP，主要基于mapreduce的分布式框架。
    • 海量數(shù)據(jù)應用：主要是數(shù)據(jù)挖掘和機器算法。

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數(shù)據(jù)分析師的主要工作有哪些？發(fā)展前景如何？需要掌握哪些相關知識？

  • 商業(yè)智能：商業(yè)智能=商業(yè)+智能

    • 首先是商業(yè)檢驗智能技術。商業(yè)目標以及商務流程，限定了你能選用的分析方法。
    • 其次是智能技術指導商業(yè)行為。業(yè)務人員不懂技術，技術人員不懂業(yè)務。

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  • 數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫

    • 數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的基礎，數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)的承載，數(shù)據(jù)倉庫是有主題的數(shù)據(jù)庫。
    • 數(shù)據(jù)質量又可以分成兩大塊，“臟”數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)來源口徑的追溯。garbage in garbage out。
    • 報表：首先是確定報表的目的，這樣才能定下報表是清單級還是匯總級；其次選擇字段。再次是對字段做維度聚類，并做重要性排序。

  • 數(shù)據(jù)挖掘：BI=圖表+數(shù)據(jù)挖掘的理解

  • 算法：

    • 程序=數(shù)據(jù)結構+算法
    • 要成為一名高級分析師，那肯定得有一定深度的研究。知道針對特定的數(shù)據(jù)集，選用什么樣的算法，如何抽取樣本，抽取多大量的樣本（樣本出問題，整個項目都完蛋），算法適用條件是什么，比如線性回歸的：獨立性、常方差、正態(tài)性，怎么理解，哪些必須滿足。
    • 二是客戶問到一些問題，知道如何去解釋，比如用決策樹計算出來的得分，為什么很多樣本得分是一樣的？客戶細分中，有沒有算法可以使得同一個客戶細分至兩個不同的客戶群
    • 三是你能寫出針對特定問題的算法，現(xiàn)實中許多問題擁有其他問題一樣的共性，也有它自己的個性，某些時候針對個性的東西越強，分析效果越好，這就需要你手寫算法解決。
    • 級的數(shù)據(jù)分析師，算法與數(shù)據(jù)結構的知識必不可少。搜索，排序，樹，圖之所以經(jīng)典，是因為它們簡單有效而且通用。

  • 統(tǒng)計學與其中的分析邏輯問題：

    • 經(jīng)常發(fā)現(xiàn)兩樣事物是互為因果互相加強的，“事物有普遍聯(lián)系”和“作用與反作用”的哲學原理。

  • 商業(yè)：

    • 菲利普科特勒《市場營銷》
    • 斯蒂芬魯賓斯的《管理學》

  • 增值知識：

    • 分析師寬廣的知識面必不可少，沒事看看心理學、歷史、地理、人口統(tǒng)計學（demography），瀏覽一下知乎，F(xiàn)T中文網(wǎng)。

  • 數(shù)據(jù)信息圖：

    • http://infosthetics.com/
    • http://flowingdata.com/
    • http://visual.ly/

  • 資料：

    • http://radar.oreilly.com/
    • http://www.businessinsider.com

  • 報告：

    • http://vdisk.weibo.com/s/2YJeC

商業(yè)智能，是利用計算機對數(shù)據(jù)大量快速處理的特點，對眾多商業(yè)數(shù)據(jù)做圖與表的展現(xiàn)分析，并通過統(tǒng)計學的方法對數(shù)據(jù)進行智能學習和挖掘，輔助商業(yè)決策。商業(yè)智能的優(yōu)勢就在于它對海量數(shù)據(jù)的處理，以及可規(guī)則化邏輯化（這點部分繼承了數(shù)學的DNA），這些雜亂的數(shù)據(jù)讓人去處理和挖掘有用信息，基本是不可能的。

數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)教程是怎樣的，包含哪些教材

  • Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar, Introduction to Data Mining.
  • Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques.
  • Mining of Massive Dataset, by Anand Rajaraman and Jeff Ullman ( Derived from Stanford CS345)
  • Programming Collective Intelligence, by Toby Segaran, August 2007.
  • Beautiful Data by Toby Segaran, Jeff Hammerbacher
  • The Text Mining Handbook by R. Feldman and J. Sanger
  • Web Data Mining by Bing Liu
  • The Elements of Statistical Learning (統(tǒng)計學習基礎) by Trevor Hastie etc
  • 有志于專門深入數(shù)據(jù)挖掘的某個細分領域，最好直接讀相關的survey論文，和最新的直接看各大數(shù)據(jù)挖掘相關會議論文即可 ( KDD/SIGMOD/VLDB/ICDE/WSDM/ICDM etc)
  • 《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術》，作者:[加]Jiawei Han/Micheline Kamber 譯: 范明/孟小峰 等
  • 《數(shù)據(jù)挖掘導論》，作者: [美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 著
  • 數(shù)據(jù)挖掘技術——市場營銷、銷售與客戶關系管理領域應用》作者: （美）貝瑞
  • 《實用多元統(tǒng)計分析》

國內(nèi)外與信息可視化相關的專業(yè)博客、論壇、社區(qū)有哪些？

博客

  • http://eagereyes.org
  • http://flowingdata.com
  • http://www.mcwetboy.net/maproom
  • http://www.liesdamnedlies.com/visualization/
  • http://www.informationisbeautiful.net/
  • http://infosthetics.com/
  • http://indiemaps.com/blog/
  • http://graphjam.memebase.com/
  • http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/
  • http://well-formed-data.net/
  • http://www.visualcomplexity.com/vc/

可視化

  • http://www.biostat.wisc.edu/%7Ekbroman/topten_worstgraphs/
  • http://www.improving-visualisation.org/case-studies
  • http://infovis.cs.vt.edu/cs5764/lectures/Lies.ppt
  • http://sfew.websitetoolbox.com/
  • http://colorusage.arc.nasa.gov/issues.php
  • http://www.webdesignerdepot.com/2009/06/50-great-examples-of-data-visualization/
  • http://old.siggraph.org/publications/newsletter/v33n3/contributions/davis.html
  • http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/
  • http://www.infovis-wiki.net/

實際應用

  • http://www.nytimes.com/2010/09/13/technology/13roadkill.html
  • http://www.dailymail.co.uk/home/moslive/article-1272921/Ten-greatest-maps-changed-world.html
  • http://www.nytimes.com/2009/11/19/opinion/19silver.html
  • http://www.nytimes.com/2010/05/28/nyregion/28map.html
  • http://www.nzherald.co.nz/building-construction/news/article.cfm?c_id=24&objectid=10671930
  • http://wholemeal.co.nz/%7Emalc/darfield-earthquake-timeline/
  • http://projects.nytimes.com/census/2010/explorer
  • http://www.nytimes.com/2010/05/02/magazine/02self-measurement-t.html
  • http://i.imgur.com/hmGgW.gif
  • http://www.nytimes.com/2010/04/27/world/27powerpoint.html
  • http://jec.senate.gov/republicans/public/index.cfm?p=CommitteeNews&ContentRecord_id=bb302d88-3d0d-4424-8e33-3c5d2578c2b0
  • http://faculty.uoit.ca/collins/research/index.html
  • http://www.chrisharrison.net/projects/visualization.html
  • http://bits.blogs.nytimes.com/2009/12/17/a-day-in-the-life-of-nytimescom/
  • http://www.style.org/
  • http://www.nytimes.com/2008/08/31/technology/31novel.html

數(shù)據(jù)集

  • http://snap.stanford.edu/data/index.html
  • http://ngrams.googlelabs.com/datasets
  • http://archive.ics.uci.edu/ml/
  • http://kdd.ics.uci.edu/
  • http://www.graphics.stanford.edu/courses/cs448b-04-winter/online_databases.html

論壇

  • http://processing.org/- processing
  • http://processingjs.org/- processing.js
  • http://www.vischeck.com/

數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家有何區(qū)別？

  • Data Scientists往往可以獨立完成一條龍的完整分析過程：從數(shù)據(jù)提取，整合、并進行分層，進行統(tǒng)計或其他復雜的分析，創(chuàng)造引人注目的可視化詮釋和效果，開發(fā)具有更寬廣應用前景的數(shù)據(jù)工具
  • 偏向于data reseacher的有，多見于大型IT企業(yè)，百度大腦的data scientist們多屬于這一類型，他們搞的是比較前沿的深度學習，平常會讀大量paper可能自己也會發(fā)
  • 偏向于data creative的有，各種企業(yè)都會儲備，會ETL，懂模型、懂行業(yè)，會展示溝通，比較能夠創(chuàng)造直接的價值
  • 偏向于data developer的也有但是很少，他們不懂模型，只要給他們算法公式，他們就能用編程語言幫你實現(xiàn)，實現(xiàn)算法是重要的技能，但是這種不懂模型不懂行業(yè)的，現(xiàn)在大多企業(yè)都不太會給這樣的人data scientist的title
  • data reseacher：發(fā)明/改進模型算法然后給R寫package的
  • data creative：用R作分析的
  • data developer：覺得R太簡單不屑于用的+偶爾幫data reseacher給R寫package的
  • 一個理想的data scientist應該是data developer、data creative、data researcher、data businessperson的結合，Ta往往能夠領導一個沒有被清晰定義的問題的回答過程，在這期間，data scientist對于完整分析過程的把控能力能夠幫助Ta主導項目的方向，整合各方資源，data scientist并不一定需要親身參與到技術開發(fā)過程中，但是Ta知道什么樣背景的人能夠勝任這些工作，知道怎樣組建適當?shù)膱F隊，也知道什么樣的模型或分析方法能夠適用，它們的優(yōu)缺點都是什么，怎樣改進，必要時懂得去查找學術界最新的研究成果并轉化；以及知道老板想要什么，始終牢牢把握問題的核心，及時糾偏。最后，把這一套回答此類問題的方法流程化，以應付以后出現(xiàn)類似問題。

綜上所述，data scientist應該是data developer, data creative, data researcher、data businessperson的結合，但又高于這四者，關鍵就在于Ta對于整個數(shù)據(jù)分析閉環(huán)的把控能力。有清晰定義的、循規(guī)蹈矩的Routine work不是data scientist的專長，data scientist的專長在于formulate、quantify未清晰定義的問題，data science這個領域本來就有協(xié)作性，靠一個人單打獨斗肯定不行，但只有data scientist這樣的“通才”才有能力領導那四種“專才”去解決棘手的問題。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-809852.html

R中重要的一些命令或包

  • CRAN - Package xkcd把你的圖繪制成xkcd http://xkcd.com
  • CRAN - Package magrittr向前管道操作符以及其他一些操作符的別名
  • CRAN - Package knitr自動化報告生成
  • CRAN - Package functional函數(shù)編程的時候會用到
  • CRAN - Package Rcpp R和cpp能這么方便地結合
  • Slidify 用markdown做出漂亮的slides

大數(shù)據(jù)計算框架除了MapReduce還有哪些？

  • 面向內(nèi)存迭代運算的spark，專門針對流式計算的storm等
  • 更高級的Hive和PIG

相關課程

  • CS236_DGM
  • CS228_PGM
  • CS221_AI
  • CS229_ML
  • CS230_DL
  • CS224n_NLP
  • CS231n_CNN
  • CS234_RL

到了這里，關于探索數(shù)據(jù)的奧秘：一份深入淺出的數(shù)據(jù)分析入門指南的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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  • 【大數(shù)據(jù)】深入淺出 Apache Flink：架構、案例和優(yōu)勢

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    Apache Flink 是一個強大的開源流處理框架，近年來在大數(shù)據(jù)社區(qū)大受歡迎。它允許用戶實時處理和分析大量流式數(shù)據(jù)，使其成為 欺詐檢測 、 股市分析 和 機器學習 等現(xiàn)代應用的理想選擇。 在本文中，我們將詳細介紹什么是 Apache Flink 以及如何使用它來為您的業(yè)務帶來益處。

    2024年01月17日
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  • 深入淺出帶你玩轉棧與隊列——【數(shù)據(jù)結構】

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    2024年02月11日
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  • 深入淺出阿里數(shù)據(jù)同步神器：Canal原理+配置+實戰(zhàn)全網(wǎng)最全解析！

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    2024年02月10日
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  • 【數(shù)據(jù)結構與算法】深入淺出：單鏈表的實現(xiàn)和應用

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    2024年02月08日
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