本文主要是介绍一份来自清华的「数据分析」学习资料，拿走不谢！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近来，收到很多粉丝反馈，关于数据分析的一些困惑：
入门数据分析该学哪些知识点？该看哪些书？
是从Python入手还是R语言？常用的算法有哪些？
可以练手做项目的数据库去哪里找？好用的爬虫工具又有哪些？
网上看了很多文章，但感觉没有个系统，号主有系统性的资料推荐吗？
的确，我当时学数据分析也有同样的苦恼，网上关于数据分析的学习资料非常多，但缺乏系统性，没有老师时时给你解答问题，很多时候都感觉自己要放弃了。
但，我不得不说一句：学数据分析绝对没错，坚持下去你会看到一个完全不一样的自己。
之前在百度的曹政举了他身边的例子，令人印象深刻，蛮多看上去并不优秀的人却都能靠着数据分析C位出道。
十来年前我在百度招聘过一个人大本科应届的小伙子邓明生，从学历背景看在百度并不占优势，当时开始跟我做数据分析，写程序分析百度的业务数据，后来慢慢独挡一面，因为对百度所有业务线的数据都清晰，后来百度出现一些人事危机的时候开始成为救火队长，连续在不同业务部门担纲重要职位，一路升到联盟事业部总经理，今年离职出来创办御势资本，青出于蓝而胜于蓝，人家现在比我厉害很多了。
还是十来年前，又有一个应届生吴海生，从百度产品部门申请内部调动去做数据分析，开始经验不足，写报告还被我嘲讽过的那种。好多年不见，最近看新闻才知道，已经某新近上市的金融公司CEO，妥妥的C位出道有没有，真是让人刮目相看。
那么，数据分析到底该怎么学呢？
其实真的没那么复杂，你只需要做好这三件事：
1.找到一个实力与经验俱佳的“教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”
2.制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力
3.有效工具的运用会让你事半功倍
在这里，不得不给大家介绍下极客时间的对口专栏 —— 《数据分析实战45讲》。作者是清华大学计算机系博士陈旸，专栏已更新完毕，好评度也超高。
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在这个专栏中，陈旸清晰地把数据分析拆解成下面三个组成部分：数据采集、数据可视化和数据挖掘。在文章后面，我会给大家分享这三部分所需要掌握的知识，让你有个更深入了解。
专栏里一直秉承着“MAS学习法“，即 Multi-DImension（多维度认识）、Ask（提问）和Sharing（分享），从“思维”到“工具”再到“实践”，学以致用，更高效上手数据分析。而且老师还会直接提供项目数据，让你上手练习，可以在简历上完善项目经历，顺利找到工作。（有兴趣的可以直接拉到文章末尾，享受粉丝专属优惠）
????练手的数据项目
好，下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。
数据采集
当你入门Python后，接下来就算是正式进入数据处理阶段。「数据分析」涵盖两部分：数据是基础，分析是过程，所以数据的前期准备工作也很重要。第一步，就是采集数据。
你可以用Python自动采集数据，也可以使用第三方平台，比如用八爪鱼来采集数据。《数据分析实战45讲》中，作者陈旸用了两个实战案例来讲解如何用Python和八抓鱼来采集数据，讲的非常细致，看完你可以掌握这两种常用方法。
????老师制作的「Python爬虫总结图」
详细地，你可以去直接看《数据分析实战45讲》专栏里这两篇文章：
第9讲 | 如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论？
第10讲 | 如何用Python自动化下载王祖贤海报？
数据可视化
大多数人都很容易被数据可视化吸引。试想一下，用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现给大家，是一件特别有成就感的事情。应用也很广泛，比如天猫双十一的数据大屏等。我们可以用各种工具、编程语言做数据可视化，比如DataV、Tableau、Python或者R语言。
在《数据分析实战45讲》中，主要用Python的 Matplotlib 工具来做数据可视化。Matplotlib 是Python的可视化基础库，非常适合入门学习。学完专栏，下面的这几张图我也可以做出来，非常抢眼。
你可以看看《数据分析实战45讲》专栏里这篇文章：
第15讲 | 如何用Python绘制10种常见的可视化视图？
数据挖掘
当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，《数据分析实战45讲》中详细讲解了数据挖掘十大经典算法，根据用途，把它们分为四大类：
分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART
聚类算法：K-Means，EM
关联分析：Apriori
连接分析：PageRank
值得一提的是，专栏里用了大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法，还会提供一些数据库让大家去实操，亲测有效。
《数据分析实战45讲》极客时间2021新年特惠，想深入进阶 Python 的同学，别错过。来一波优惠播报：
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在留言区，你能看到大家各种各样的解题思路，其中有的你可能会意想不到，可以说，在留言区你也能学到很多。作者也会留言回复，解答大家提出的问题，或者给予及时反馈。
数据分析能力必然是每个互联网人必须具备的，无论是运营、产品还是程序员，之后还可以往数据分析师、数据挖掘工程师等方向发展。
最后再和大家强调一下：
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这篇关于一份来自清华的「数据分析」学习资料，拿走不谢！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
