大数据分析培训：大数据分析的一般流程和方法

大数据人才紧缺成为常态，掌握专业技能的大数据人才，备受企业青睐，而想要真正入行做大数据，没有专业的技能支撑是很难的。今天我们就从大数据分析培训的角度，来聊聊大数据分析的一般方法和流程。

首先，目前行业中的大数据分析，是离不开Python的支持的。Python简单易用，尤其是大数据分析处理上，有着明显的优势，用起来也很顺手。


大数据分析的一般流程，可以分为数据获取、数据存储与提取、数据预处理、数据建模与分析、数据可视化等几个阶段，每个阶段的任务完成都需要相应的技能支持。

数据获取：公开数据、Python爬虫

外部数据的获取方式主要有两种，一是获取外部的公开数据集，知道相应的数据源，然后下载就行了；二是通过Python爬虫去爬取需要的数据。

Python爬取数据，需要掌握Python的基础知识以及如何用Python库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫等。

数据存取：SQL语言

在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

对于数据预处理，学会pandas（Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。

数据建模与分析：Python

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

关于大数据分析培训，大数据分析的一般流程和方法，以上就是今天给大家的一些分享了。大数据分析人才是大数据发展当中需要的高级人才，学习大数据分析，现在正当其时。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析零基础班，本月即将开班，课程大纲及学习资料可联系客服领取！