AI入门级算法常识

在每一个企业中，各个部门都会生产出一定的数据，目前，各类数据在企业生产经营中起着至关重要的作用。

数据已经成为了企业生产、经营，战略等等几乎所有的经营活动所依赖的，不可或缺的信息。

正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策，数据就犹如企业经营者的眼睛一样，通过数据可以反映出经营的问题，就犹如舵手依赖导航一样。

数据分析师是怎么练成的

其实，数据分析说白了，就是掌握数据，掌握规律，并加以应用的一门技术。那么这项技术具体又是怎样的呢，该如何来学习它呢，下面就一起来看看数据分析的三个组成部分。

数据采集：数据采集是我们的数据来源，只有当我们手中拥有足够的、可靠的数据之后，我们才有了分析数据的基础，数据采集可以通过网络爬虫，通过开源数据获取等途径来完成。

数据挖掘：数据挖掘部分，可以说是数据分析的核心部分，也是商业价值所在。我们通过分析手中的数据，来获得人、物等关系规律，从而指导我们的商业活动，达到一定的商业价值。

数据可视化：通过数据可视化，我们可以更加直观的观察到数据的组成、规律等，也能够更好的展示我们的分析结果。

从上面数据分析的三部分组成可以看出，一名优秀的数据分析师的工作包括：

 数据采集：开源数据使用，网络爬虫，数据集成。
 数据挖掘：数据处理，算法分析，数据预测。
 数据可视化：数据分析结果呈现。

你只需要逐一击破这三个方面，那么就完全可以胜任一名数据分析师的工作。

1. 击破数据采集

对于数据采集，我们可以采用网络上的一些开源数据，但是这个局限性就是人家开源啥，你就只能用啥。如果我想分析王者荣耀的英雄呢，没有开源数据，此时自己动手，丰衣足食。我们可以抓取相关网站上的数据，那么 Python 爬虫就是做好的工具。
我会带你一步步的完成网络爬虫从零到一的进阶，从而做到数据分析，不再过于依赖开源数据。

2. 击破数据挖掘

其实数据挖掘才是数据分析的核心，只有成功的挖掘出数据中隐藏的含义，我们数据分析的价值才有所体现。该如何挖掘呢，此时数据算法就要闪亮登场了。
我会带你学习各种数据挖掘算法，从最简单的 KNN 分类算法到 EM 聚类算法，从算法原理到算法实战，一步步搞定数据挖掘。

3. 击破数据可视化

数据可视化是我们分析数据和展示分析成果的良好方式，直观的图表，要比枯燥的数字更加容易让人接受。
我会带你完成多个可视化图表的制作，让你体会到数字的美丽与惊艳。

你能从专栏里面获得什么？

此专栏通过“基础篇”，“算法篇”两大模块，分别给你讲述数据分析所需要的基础知识和数据分析中的思路和流程，以及各种算法的原理及应用。

相信你通读完以上两个模块以后，会刷新你对于某些知识的认知。进而通过专栏的例子举一反三，从容应对未来工作中可能遇到的技术问题。

各个模块简介如下：

基础篇

此章节主要介绍 Python 基础语法以及两个数据分析常用库 NumPy 和 Pandas。再辅以数据清洗实战和 Python 爬虫实战，让你进一步加深理解，更快上手。

同时还会介绍10种 Python 数据可视化图表，同时使用 Matplotlib、Seaborn 及 pyecherts 来制作不同的可视化视图，让你充分体会不同工具之间的异同。

Python 作为当下最流行的语言，其在数据分析领域的表现也是非常惊艳的。Python 拥有众多的第三方库，可以方便的读写文本，获取数据，同时 NumPy 和 Pandas 都是业界一流的数据处理工具，给我们的数据处理提供了极大的方便。同时 Python 还拥有丰富的可视化模块，Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 都是其中的佼佼者，是的我们的可视化工作也事半功倍。Python 还有众多的机器学习算法库，比如 scikit-learn，jieba 等，都是非常优秀且常用的模块。

以上所涉及的知识点，我都会在后面的章节中一一道来，勤奋的你，一定不会错过。

相信学习完本篇的内容，你一定会是一个基本掌握了 Python 基础知识，并能够根据自己对数据的要求，主动爬取网络上的资源，完成初始数据采集，同时还能够熟练使用 NumPy 和 Pandas 处理数据，清洗数据的工程师。并且还可以通过对数据的各种可视化操作，完成对数据的初步分析。

算法篇

算法是数据挖掘的灵魂，而数据挖掘则是数据分析的核心，所以学好算法，并能够灵活的运用，是每一个数据分析师的必备技能。

你一定听说过啤酒和尿布的故事，但是有想过为什么啤酒和尿布放在一起会相互刺进销量嘛？
现在市面上有很多的情感分析系统，有没有考虑过其背后的原理？
当你浏览购物网站时，为什么网站总时能精准的展示你所关心的物品，其中的核心在哪里？

如果你确实对以上的内容感兴趣，或者想了解其中的原理，那么不妨和我一起完成算法篇的内容。

此章节我会介绍6种数据分析常用算法，包括：

分类算法： KNN、决策树、SVM 和朴素贝叶斯
聚类算法：K-Means 和 EM

每一个算法，我都会使用一节的篇幅来讲解算法原理，然后在下一节中通过一到两个实战例子来巩固知识。

可以让你了解到怎样才能给物品分类，如果才能做好预测。数据分析并不仅仅是数据的展示，探索数据背后的价值，才是数据分析的本质与意义所在。

相信学习完本篇内容后，你一定可以轻松的把王者荣耀中各个英雄分类，从而选出最适合自己的那一类。你也可以完成足球队的分档，看看心中的球队到底是什么水平。当然还有图像分割，乳腺癌检测，情感分析等多个实际例子等着你， 带你完成从理论到应用的完美转变。

需要什么基础才能完成以上内容？

完全是0基础就可以。只要你跟着我的节奏，踏实的完成基础篇的练习。即使你没有任何 Python 基础，只要通读完 Python、NumPy 和 Pandas 基础篇，并辅以简单的练习，你就一定可以完成后面内容的学习。

至于算法篇，同样不需要太多的数学知识，我会以通俗易懂的语言来向你展示一个不一样的算法世界。

总结

数据分析，探索数据中的价值。由于篇幅有限，无法涵盖所有的数据分析知识点，还请见谅。

但是希望你能够通过本专栏的学习，可以快速的积累经验，为你后面进入到数据分析的世界打下良好的基础。