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文|邓凯

　　　数据分析重要性

　　越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。

　　在古代，得琅琊阁者得天下 现在，得大数据者得天下。

　　我总结的数据分析五步走：

　　1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵;

　　2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答;

　　3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯;

　　4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双;

　　5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。

　　知道了数据的重要性，也了解了数据分析的步骤，那么如何更好的学习并运用呢

　　现在学习的途径很多，数据君整理几个大家不知道的网站，让你开开眼界：

　　都是国外的学习站点，所以有时候打不开，原因你懂的

　　一、如何用R的处理大数据

　　http://www.xmind.net/m/LKF2/

　　二、R语言的工具包

　　https://cran.r-project.org/web/views/

　　里面含机器学习，自然语言处理，时间序列分析，空间信息分析，多重变量分析，计量经济学，心理统计学，社会学统计，化学计量学，药物代谢动力等

　　三、帮你获得python大数据处理工具大全

　　http://www.xmind.net/m/WvfC

　　四、学习Python语言的，个人强烈推荐

　　https://learnpythonthehardway.org/book/

　　说实话Python最近今年太火了，静下心学这个语言没有错!

　　　五、SAS图例集

　　http://robslink.com/SAS/Home.htm

　　用SAS也可以做出很漂亮的图形，这里就要提到一位大牛：Robert Allison。在他的网站上给出了非常全面的SAS图例和相应的实现代码

　　六、美国布朗大学概率和统计的可视化导论，一个非常棒的可视化概率及统计的学习网站

　　http://students.brown.edu/seeing-theory/?vt=4

　　七、教你玩动态的GIF图表

　　http://lenagroeger.com/

　　教你如何把手中的数据变成炫酷的GIF动图? 这个网站有各种类型的GIF图

　　　八、如何选择机器学习算法

　　http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

　　九、一套数据，25种可视化

　　http://flowingdata.com/2017/01/24/one-dataset-visualized-25-ways

　　仔细看了一下受益匪浅，同一组数据做出来的效果不同，看数的角度也不同

　　十、大数据数据处理资源

　　http://usefulstuff.io/big-data/

　　从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等

　　　十一、里面蕴含编程语言、机器算法、大数据等，内容巨丰富

　　https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/top-28-cheat-sheets-for-machine-learning-data-science-probability-sql-big-data/

　　　十二、推荐排名前50个开源的Web爬虫

　　十三、学习数据挖掘、机器学习的好网站，写的很全面很系统，适合各个级别的高手

　　https://www.autonlab.org/tutorials

via：datakong

 

　　End.