互联网发展至今，已离不开数据，使得很多公司格外青睐具备数据分析能力的人。迎着这一浪潮，很多人都跃跃欲试，想要掌握数据分析的技能，让自己在职场上更有主动权。
但万事开头难，摆在很多人面前的困扰是，我到底该怎么学数据分析？
我需要掌握 Excel 吗？
数据分析对统计学和数学要求高吗？
没有编程能力还能学数据分析吗？
Python 语言和 R 语言我该选择哪一个？
相信这是不少人的疑惑，之所以会出现这些问题，是因为很多人混淆了数据分析的概念。
广义上的数据分析包括了统计学、增长黑客、相关性分析等，更偏向产品运营，而我们这里所说的数据分析，则是隶属于编程世界里的数据分析，是算法和技术的天下。
作为一个程序员，相信你更需要的是后者。学习数据分析，你最需要掌握的就是 Python 语言、数据预处理以及算法知识。
Python 语言贯穿于数据分析的整个过程，只有掌握 Python，你才能熟练地通过它做数据预处理，以及使用各种算法包。
掌握 Python 之后，你才会使用 Python 的各种机器学习库、第三方工具等，有了它们，数据预处理才会事半功倍。
算法是数据分析的精髓，只有掌握算法，你才能处理各种数据。
那么具体到这三点，该怎么学数据分析呢？
入门：掌握 Python
如果你刚接触数据分析，面对纷繁复杂的算法和工具不知所措，那么，首先你最需要掌握的就是 Python 语言。听起来是不是很不可思议？事实上，Python 是数据分析领域中当之无愧的王者语言，它封装了很多算法工具包，使用起来非常方便。
在专栏里，我用一篇文章快速帮你理解 Python 语言的基础语法，比如输入输出、循环语句、数据类型等。
除了 Python 语言之外，你还需要了解 NumPy 和 Pandas 这两个第三方库。NumPy 提供的数据结构是 Python 数据分析的基础，它可以让 Python 的科学计算更加高效。Pandas 则是一个含有更高级数据结构和分析能力的工具包，它的核心数据结构是 Series 和 DataFrame。基于这两种结构，我们可以很方便地处理数据。
新手：使用 Python 工具包进行数据预处理
当你入门 Python 后，接下来就算正式进入数据预处理阶段。“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。
这些工作主要包括：
数据采集
数据清洗
数据集成
数据变换
数据可视化
不要小看这些工作，看似和“分析”不挂钩，其实，这些工作相当于分析前的“备菜过程”，没有“备菜”，何谈“掌勺”？
第一步，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。我用两篇文章分别讲了这两种方法，其中都讲到了 XPath 这个路径语言，它可以通过元素和属性快速帮我们定位位置。
具体的实操方法，可以看下面两篇文章：
很多时候，我们采集到的数据是杂乱的，可能会遇到各种问题，比如有缺失值、数据单位不统一、有重复值等。这个时候你可以采用“完全合一”的原则清洗数据。
当然，大家最感兴趣的可能还是数据可视化。运用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现在众人面前，想想是一件特别有成就感的事情，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。
在专栏中，我主要是用 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。下面的这几张图就是用 Matplotlib 绘制出来的。
可视化的具体操作方法：
进阶：掌握算法，学会实战
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，我在专栏中主要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、SVM、KNN、Adaboost 和 CART
聚类算法：K-Means、EM
关联分析：Apriori
连接分析：PageRank
你看到这些算法可能会发愁，看不懂怎么办呢？这个你完全不用担心，我在专栏里用了大篇幅内容来讲解这十大经典算法，每一个算法都有很多的案例去辅助你理解，还提供了一些数据库让你去实操，即学即用。
而实际上，你不需要了解这些算法具体的推导过程，只需要了解它们的原理即可。比如在数据挖掘算法中，大名鼎鼎的朴素贝叶斯算法和贝叶斯原理之间是什么关系？通过下面这张图，你可以直观地找到这个问题的答案。
更多详细补充：
为什么我会说不需要了解算法具体的推导过程呢？因为在实际工作中，有很多工具已经帮我们封装好这些算法了，比如 sklearn，你在使用的时候，只要写一行代码，就可以直接引用，只需要调整参数就可以。
当然，虽说 sklearn 封装了数据挖掘所用到的绝大多数算法，但也有一些算法并不能覆盖到，比如图论和网络建模。那么，这个时候我们该怎么办呢？
你可以使用 NetworkX，一个用 Python 语言开发的工具，它内置了常用的图论与网络分析算法，可以方便我们进行网络数据分析。比如我们可以直接调用里面的 PageRank 算法，而不用在意具体的计算细节。在专栏中，我用 NetworkX 这一工具分析了希拉里邮件往来人员的关系和彼此之间的权重，帮我们非常直观地呈现出了以下结论图。
当你掌握了多种算法之后，实际工作中还会遇到这类问题：如何选择各种分类器，到底选择哪个分类算法，是 SVM，决策树，还是 KNN？如何优化分类器的参数，以便得到更好的分类准确率？
这两个问题，是数据挖掘核心的问题。当然对于一个新的项目，我们还有其他的问题需要了解，比如掌握数据探索和数据可视化的方式，还需要对数据的完整性和质量做评估。这些内容我在之前的课程中都有讲到过。
这里给到大家一个建议：使用 GridSearchCV 工具对模型参数进行调优。GridSearchCV 是 Python 的参数自动搜索模块，我们只要告诉它参数的范围，它就可以把所有情况都跑一遍，提供最优解。
我在专栏里用“信用卡违约率分析”的案例详细讲解了 GridSearchCV 的使用：
总之，你想要深入数据分析，算法与工具是你必须要攻克的两座大山。当然，我也希望你能认识到，工具只是帮我们实现目的，我们不可以被工具所奴役。数据分析与挖掘最重要的还是思考能力，收集什么数据，用什么工具分析，分析出什么样的结果，用什么方式呈现出来，都需要大家的思考与观察。这也是我在专栏里十分强调的点。
毕竟工具是别人的，但思维和实战经验，才是你自己的。
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