我們在上一篇文章中給大家介紹數據分析工作中的數據預處理以及統計學知識，這些知識都是比較重要的，我們現在在這篇文章中給大家講解一下數據分析最後一部分的知識，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

數據分析工作是需要學習Python的，如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習壓力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書裏很少的一部分。這就需要我們掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。我們需要掌握的知識有很多，比如回歸分析：線性回歸、邏輯回歸；基本的分類算法：決策樹；基本的聚類算法：k-means；特征工程基礎：如何用特征選擇優化模型；調參方法：如何調節參數優化模型；Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。所謂在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，這樣我們就可以得到一個不錯的分析結論。

當然我們還需要知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型，對於模型的優化，我們需要去學習如何通過特征提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。除了這些，我們還需要知道系統實戰與數據思維。

我們在學習的數據分析的知識以後，還需要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰，練習解決實際問題的能力。當然我們在學習數據分析中需要讓自己的學習路線足夠清晰，沒有一上來直接灌輸大量理論，而是在實踐中學習，這就有效過濾掉了無效知識。每學習一部分知識，能解決實際的問題。比如學習 Python 爬蟲，就能獲取相應的數據；學習 pandas，就能將獲取的數據進行清洗。這樣我們就有信心去學習數據分析知識了。

以上的內容就是小編為大家解答的數據分析的相關知識了，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，大家在進行數據分析工作的時候還是著重的註意好這些知識，最後感謝大家的閱讀。

數據分析學習方向（四）