数据分析的重要性

越来越多的管理者认识到数据分析对于经济发展和企业运营的重要性。正如古人认为拥有琅琊阁就能统治天下一样，现在人们认为掌握大数据能够带来成功。

数据分析的五个步骤

1. 明确分析目标：首先确定分析的目的，理清思路。
2. 整理数据并生成图表：将杂乱的数据整理成图表和报表，通过数据来探索业务问题。
3. 聚焦关键点：锁定核心问题，设定最终的算法。
4. 准备展示：梳理关键发现，准备好演示文稿，接受评估。
5. 总结经验：回顾分析过程，总结经验和教训。

了解了数据的重要性以及数据分析的步骤后，如何更好地学习并应用这些知识呢？

学习数据分析的途径

有许多途径可以学习数据分析，以下是几个不太为人所知的网站，希望能为你打开新的视野：

国外的学习站点

1. R语言处理大数据

   • 网址：http://www.xmind.net/m/LKF2/

2. R语言工具包

   • 网址：https://cran.r-project.org/web/views/
   • 包含机器学习、自然语言处理、时间序列分析、空间数据分析、多变量分析、计量经济学、心理统计学、社会统计学、化学计量学、药物代谢动力学等内容。

3. Python大数据处理工具大全

   • 网址：http://www.xmind.net/m/WvfC/

4. 学习Python语言

   • 推荐网址：https://learnpythonthehardway.org/book/
   • Python最近几年非常流行，静下心来学习这个语言是一个不错的选择。

5. SAS图例集

   • 网址：http://robslink.com/SAS/Home.htm
   • 提供全面的SAS图例和相关代码，由Robert Allison整理。

6. 美国布朗大学的概率和统计可视化导论

   • 网址：http://students.brown.edu/seeing-theory/?vt=4
   • 这是一个非常棒的可视化概率和统计学习网站。

7. 动态GIF图表制作

   • 网址：http://lenagroeger.com/
   • 教授如何将数据转换成炫酷的GIF动图。

8. 选择机器学习算法

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

9. 同一组数据的不同可视化

   • 网址：http://flowingdata.com/2017/01/24/one-dataset-visualized-25-ways
   • 同一组数据可以产生不同的可视化效果，不同的视角会带来不同的见解。

10. 大数据数据处理资源

    • 网址：http://usefulstuff.io/big-data/
    • 包括框架、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、机器学习等内容。

11. 综合资源网站

    • 网址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/top-28-cheat-sheets-for-machine-learning-data-science-probability-sql-big-data/
    • 内容涵盖编程语言、机器学习算法、大数据等领域，非常丰富。

12. 开源Web爬虫推荐

    • 网址：https://www.autonlab.org/tutorials/
    • 适合各个级别的学习者，涵盖了数据挖掘和机器学习的内容。

希望这些资源能帮助你更好地学习和应用数据分析。