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Python3数据分析与挖掘建模实战

时间:2019-09-25 12:20:16      阅读:99      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:岗位   时代   描述   冗余   数据仓库   监测   预处理   分析师   针对   

    数据分析与挖掘行业火爆,人才稀缺。本教程基于Python3全程以真实案例驱动,带你科学系统地学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程,让你快速胜任数据分析师岗位,逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!

 

1 数据分析流程
狭义数据分析:A 数据获取 -> B 探索分析与可视化
数据分析:A -> B -> C 预处理理论 -> D 分析建模 -> E 模型评估
数据建模与挖掘:C D E 
2 数据获取
数据获取方式包括:

数据仓库
监测与抓取
填写、埋点、日志
数据学习网站
2.1 数据仓库
将所有业务数据经汇总处理,构成数据仓库(DW)。

全部数据的记录
数据集市-DM:部分维度与数据的整理
数据库 vs 仓库:

数据库面向业务存储,仓库面向主题存储(主题:较高层次上的对分析对象数据的一个完整并且一致的描述)
数据库针对应用(OLTP),仓库针对分析(OLAP)
数据库组织规范,仓库可能冗余,相对变化大,数据量大

Python3数据分析与挖掘建模实战

标签:岗位   时代   描述   冗余   数据仓库   监测   预处理   分析师   针对   

原文地址:https://www.cnblogs.com/itman123/p/11583666.html

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