作者：華章靜老師
資料分析是從資料中提取資訊的過程，其在各個領域發揮著非常重要的作用。資料分析是檢查、清理、轉換和建模資料的過程，它有助於從資料中發現規律並制定更加科學的決策，已被廣泛應用於自然科學、社會科學和管理科學的各個領域。
資料分析的流程一般為：資料採集→資料傳輸→資料預處理→資料統計與建模→資料分析/挖掘→資料視覺化/反饋。
因此，資料採集是基本，是源頭。
01資料採集
資料採集一般需要包含兩大基礎功能。
透過埋點來採集資料。
將採集的資料傳輸到指定的伺服器端。
不論是採集資料，還是傳輸資料，都要求資料採集
SDK
能最大限度地保證資料的準確性、完整性和及時性，這就要求資料採集能處理很多細節方面的問題，比如使用者標識、網路策略、快取資料策略、同步資料策略、資料準確性和資料安全性等。
1。資料埋點
目前，業界主流的埋點方式主要有如下三種。
程式碼埋點
全埋點
視覺化埋點
程式碼埋點指應用程式整合埋點SDK後，在啟動時初始化埋點SDK，然後在某個事件發生的時候呼叫埋點SDK提供的方法來觸發事件。程式碼埋點是“最原始”的埋點方式，同時也是“最萬能”的埋點方式，這是因為它具有下述一系列的優點。
全埋點也叫無埋點、無碼埋點、無痕埋點、自動埋點，指無須應用程式開發工程師寫程式碼或者只寫少量的程式碼，即可預先自動收集使用者的所有或者絕大部分的行為資料，然後根據實際的業務分析需求從中篩選出所需的資料並進行分析。
視覺化埋點也叫圈選，是指透過視覺化的方式進行埋點。
作者：王灼洲
《iOS全埋點解決方案》：國內知名大資料公司神策資料出品，多位行業專家聯袂推薦。執筆人是神策資料合肥研發中心負責人，在Android & iOS等領域有10年的研發經驗，對各種資料採集技術和解決方案都有深入研究，開發和維護著國內第一個商用的開源 Android & iOS 資料埋點 SDK。
2。
網路爬蟲
網路爬蟲是自動採集資料的有效手段。網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛、網路機器人，在FOAF社群中，更經常地稱為網頁追逐者）是一種按照一定的規則，自動抓取全球資訊網資訊的程式或者指令碼。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程式或者蠕蟲。
網路爬蟲透過爬取網際網路上網站伺服器的內容來工作。它是用計算機語言編寫的程式或指令碼，用於自動從Internet上獲取資訊或資料，掃描並抓取每個所需頁面上的某些資訊，直到處理完所有能正常開啟的頁面。
作為搜尋引擎的重要組成部分，爬蟲首要的功能就是爬取網頁資料，目前市面流行的採集器軟體都是運用網路爬蟲的原理或功能。
現如今大資料時代已經到來，網路爬蟲技術成為這個時代不可或缺的一部分，企業需要資料來分析使用者行為、自己產品的不足之處以及競爭對手的資訊等，而這一切的首要條件就是資料的採集。
網路爬蟲的價值其實就是資料的價值，在網際網路社會中，資料是無價之寶，一切皆為資料，誰擁有了大量有用的資料，誰就擁有了決策的主動權。這裡給大家推薦一本網路爬蟲的實戰寶典《Python網路爬蟲技術與實戰》。
作者：趙國生王健
《Python網路爬蟲技術與實戰》：這是一本系統、全面地介紹Python網路爬蟲的實戰寶典。作者融合自己豐富的工程實踐經驗，緊密結合演示應用案例，內容覆蓋了幾乎所有網路爬蟲涉及的核心技術。在內容編排上，一步步地剖析演算法背後的概念與原理，提供大量簡潔的程式碼實現，助你從零基礎開始程式設計實現深度學習演算法。
02資料預處理
資料預處理主要包括資料清理和資料整理。
1。資料清理
資料清理是指發現並處理資料中存在的質量問題，如缺失值、異常值等。
其中，缺失值是指缺失的資料項，如某使用者在填寫調查問卷時，沒有填寫“年齡”一欄的資訊，那麼對於該使用者填寫的這條資料來說，年齡資料項就是缺失值；異常值是指雖然有值但值明顯偏離了正常取值範圍，如針對18～30歲成年人的調查問卷中，某使用者填寫調查問卷時將年齡誤填為2。
在資料建模前，必須處理好包含缺失值或異常值的資料，否則會嚴重影響資料分析結果的可靠性。
2。資料整理
資料整理是指將資料整理為資料建模所需要的形式。例如，建立一個迴歸模型進行房屋價格預測時，通常需要將對資料預測無用的資料項（如房屋的ID編號）去除，將用於預測目標值的特徵（如房齡、朝向等）和目標變數（房屋價格）分開。
作者：Tirthajyoti Sarkar， Shubhadeep Roychowdhury
《Python資料整理》：一本實用的Python資料整理入門教程。書中全面、系統地闡釋資料整理和提煉過程背後的所有核心思想，透過大量的練習和例項，幫助你全方位理解並掌握相關概念、工具和技術。
03資料統計與建模
資料統計與建模是指對資料計算均值、方差等統計值，透過描述性統計分析掌握資料特性，完成對已知資料的解釋；根據已有資料建立模型以對未來資料進行預測、分類，從而解決實際應用問題。
04資料分析/挖掘
大資料分析與挖掘已經成為大資料時代重要的技能之一，社會對這方面的人才的需求隨著資料的增長而不斷增長。資料分析師這個職業變得越來越重要，資料分析能力也變得尤為重要。
1。資料分析
大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將幫助企業使用者在合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料，為企業經營決策提供積極幫助。
資料分析作為資料儲存和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動網際網路等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。
為了滿足日益增長的大資料分析人才需求，很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。為大家推薦資料分析領域人手一本的經典《利用Python進行資料分析》。
作者：韋斯·麥金尼（Wes McKinney）
《利用Python進行資料分析（原書第2版）》：Python資料分析經典暢銷書。本書由Python Pandas專案的創始人Wes McKinney創作，閱讀本書可以獲得一份關於在Python下操作、處理、清洗、規整資料集的完整說明。
如果你想充分發揮Python的強大作用，如果你想成為一名好的Python資料分析師，你應該先學好Pandas，它是資料科學武器庫中的瑞士軍刀，為大家推薦《深入淺出Pandas：利用Python進行資料處理與分析》。
作者：李慶輝
《深入淺出Pandas》：這是一本全面覆蓋了Pandas使用者的普遍需求和痛點的著作，基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解，既是初學者系統學習Pandas難得的入門書，又是有經驗的Python工程師案頭必不可少的查詢手冊。《利用Python進行資料分析》學習伴侶，用好Python必備。
2。資料探勘
LinkedIn透過對全球超過3。3億使用者的工作經歷和技能進行分析後得出，在目前炙手可熱的25項技能中，資料探勘人才需求排名第一。那麼資料探勘是什麼呢？
資料探勘是從大量資料（包括文字）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。
資料探勘有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此，資料探勘已成為企業保持競爭力的必要方法。為大家推薦《Python資料分析與挖掘實戰（第2版）》
作者：張良均譚立雲劉名軍江建明
《Python資料分析與挖掘實戰（第2版）》：暢銷書全新升級，第1版銷售超過10萬冊，被國內100餘所高等院校採用為教材，同時被廣大資料科學工作者奉為經典，是該領域公認的事實標準。
05資料視覺化
資料視覺化是指將資料統計分析及建模結果透過圖形化的方式表現出來，直觀展示資料特性及資料模型的效能。
使用視覺化來表示資料的概念已經有幾百年的歷史了。今天，隨著技術和商業智慧（BI）技術的進步，有許多工具可以幫助建立視覺化。技術已經使得快速處理大量資料成為可能。技術可能會繼續推進建立視覺化的能力——也許是透過音訊描述使用者想要看到的內容，或者是透過機器學習來建立視覺化。
視覺化的形式有數字圖、餅圖、條形圖、折線圖、散點圖、熱力圖、氣泡圖等，就像機器學習、數字人臉識別、非結構化資料分析和資料科學的發展一樣，建立視覺化的實踐正在快速增長。目前市場上一些不需要複雜的程式設計技能就能建立視覺化的主流工具：Qlik、Tableau、
Microsoft
Power BI、Sisense等。
資料視覺化在過去的幾年中得到了長足的發展。開發者對於視覺化產品的期待不再是簡單的圖表建立工具，而在互動、效能、資料處理等方面有了更高階的需求。Apache ECharts 始終致力於讓開發者以更方便的方式創造靈活豐富的視覺化作品。
Apache ECharts 是一個直觀、可互動、強大的視覺化圖表庫，非常適合用來作為商業級的圖表演示。該專案在2013年起源於
百度
，2018年1 月進入 Apache 孵化器。為大家推薦ECharts官方推薦的《ECharts資料視覺化：入門、實戰與進階》。
作者：王大偉
《ECharts資料視覺化》：這是一部ECharts的實戰手冊，內容系統而全面，由淺入深，能帶領讀者快速從新人晉級為高手，做出漂亮的商業級資料圖表。
小結：有什麼用？
說了半天，學習資料分析到底有什麼用？
資料分析能力已經成為進大廠的一項必要技能，越早掌握，對自己越有利。這份資料分析思維路徑推薦書單請收好，學會資料分析，搶佔職場風口機遇。
下面列舉資料分析的幾個典型應用場景。
1。歷史資料描述
透過對歷史資料的描述性統計分析（如產品季度銷量、平均售價等），使分析者能夠在有效掌握過去一段時間資料全貌的基礎上，制定出更有利的決策。例如，對於一家超市，可根據過去一個月各種產品不同促銷活動下的銷量資料進行統計分析，從而制定出利潤最大化的銷售方案。
2。未來資料預測
透過對歷史資料進行建模，使分析者能夠對資料的未來走勢進行預判，進而制定出合理的應對方案。例如，對於一家生產型企業，可根據歷史市場資料建立市場需求預測模型，基於未來市場對各種產品的需求量進行預估，確定各種產品的產量。
3。關鍵因素分析
一個結果通常是由大量因素共同決定的，但有些因素起的作用較小，而有些因素起的作用較大。透過關鍵因素分析，可以挖掘出那些重要的因素，並從重要因素入手來有效改善最終的結果。
例如，對於酒店管理者，可根據使用者在酒店訂購網站上的文字評論和打分進行影響酒店評價的關鍵因素分析，利用挖掘出的關鍵因素（如早餐是否豐富、房間是否乾淨、交通是否方便等）改進酒店管理，進一步提高使用者滿意度、增加客源。
4。個性化推薦
基於使用者的歷史行為，挖掘使用者的興趣點，為使用者完成個性化推薦。例如，對於一個電子商城，可以根據使用者的瀏覽記錄、購買記錄等歷史行為資料，分析使用者可能感興趣的商品，並向用戶推薦這些商品，從而在節省使用者搜尋商品所用時間的同時增加商品銷量。
最後整理一下導圖上的全部22本書和簡介。
《Python網路爬蟲技術與實戰》：一本系統、全面地介紹Python網路爬蟲的實戰寶典。作者融合自己豐富的工程實踐經驗，緊密結合演示應用案例，內容覆蓋了幾乎所有網路爬蟲涉及的核心技術。
《Android全埋點解決方案》：10年Andriod開發經驗專家撰寫，8種Android全埋點技術方案，附原始碼。
《iOS全埋點解決方案》：手把手教你實現iOS場景下的各種全埋點解決方案。
《Python資料整理》：一本實用的Python資料整理入門教程。書中全面、系統地闡釋資料整理和提煉過程背後的所有核心思想，透過大量的練習和例項，幫助你全方位理解並掌握相關概念、工具和技術。
《統計學習導論》：概述了統計學習領域，提供了理解大資料和複雜資料必不可少的工具。介紹了一些重要的建模方法和預測技術，以及它們的相關應用。內容涉及線性迴歸、分類、再抽樣方法、壓縮方法、基於樹的方法和聚類等，用彩圖和例項來闡釋相關方法。
《大規模資料分析和建模》：Spark發明者撰寫，Spark發明者親筆作序推薦，詳細講解展示如何將Spark和R結合起來進行大資料分析。
《利用Python進行資料分析（原書第2版）》：Python資料分析經典暢銷書。本書由Python pandas專案的創始人Wes McKinney創作，閱讀本書可以獲得一份關於在Python下操作、處理、清洗、規整資料集的完整說明。
《Python資料分析與挖掘實戰（第2版）》：公認經典，第1版銷售10萬餘冊，100餘所高校用作教材；提供上機環境、原始碼、建模資料、教學PPT。
《Python資料分析與資料化運營（第2版）》：暢銷書大幅升級，資深大資料專家撰寫，14個數據分析與挖掘主題，4個數據化運營主題，8個綜合性案例。
《深入淺出Pandas》：一本全面覆蓋了Pandas使用者的普遍需求和痛點的著作，基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解，既是初學者系統學習Pandas難得的入門書，又是有經驗的Python工程師案頭必不可少的查詢手冊。
《資料探勘與資料化運營實戰》：本書是目前有關資料探勘在資料化運營實踐領域比較全面和系統的著作，也是諸多資料探勘書籍中為數不多的穿插大量真實的實踐應用案例和場景的著作，更是創造性地針對資料化運營中不同分析挖掘課題型別，推出一一對應的分析思路集錦和相應的分析技巧整合，為讀者提供“選單化”實戰錦囊的著作。
《資料分析即未來》：融合了資料科學、設計思維和組織理論，全方位闡釋如何高效達成高水平企業級資料分析能力。
《社交網站的資料探勘與分析（原書第3版）》：第21屆Jolt大獎圖書，聚焦社交網站生態的某個具體方面，使用Python程式碼分析社交媒體中的真知灼見。
《社交媒體資料探勘與分析》：前
一線資料處理專家撰寫，從使用者角度深入闡釋大資料環境下處理社交媒體資料所需的工具、原理和實踐。
《Python廣告資料探勘與分析實戰》：廣告行業資料分析和AI技術專家撰寫，系統講解廣告資料探勘模型、演算法、方法，提供大量案例和代。
《廣告資料定量分析》：資深廣告最佳化師撰寫，宋星、吳俊等近10位專家推薦，快速提升廣告最佳化師資料分析能力。
《Python金融資料分析（原書第2版）》：不僅涵蓋核心的金融理論及相關數學概念，還詳細講解行業使用的先進金融模型及Python解決方案。
《金融資料分析導論：基於R語言》：本書向讀者展示了視覺化金融資料的基本概念，共有7章內容，涉及R軟體、線性時間序列分析、資產波動率的不同計算方法、波動率模型在金融中的實際應用、高頻金融資料的處理、用於風險管理的量化方法等。
《基於R語言的金融分析》：本書關注計算機模擬技術，提供一站式解決方案，涵蓋用R語言進行金融分析所需要的一切知識。
《電商資料分析與資料化運營》：作者從事電商行業10餘年，是電商資料分析與運營專家。從業務、資料、運營3個維度為電商的經營和決策提供了科學的方法論，真正做到了“業務中有資料，資料中有運營”。
《Python資料視覺化：基於Bokeh的視覺化繪圖》：這是一本適合零基礎讀者快速入門並掌握Bokeh的實戰指南，作者是Bokeh的先驅使用者和佈道者，實踐經驗豐富。本書從圖形繪製、資料動態展示、Web互動等維度全面講解Bokeh功能和使用，不涉及複雜的資料處理和演算法，包含大量實戰案例。
《ECharts資料視覺化》：這是一部ECharts的實戰手冊，內容系統而全面，由淺入深，能帶領讀者快速從新人晉級為高手，做出漂亮的商業級資料圖表。
