學(xué)統(tǒng)計的想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)，拜托各位給點建議，該怎么取舍？我認(rèn)為統(tǒng)計學(xué)是一個好專業(yè)，也是一份好工作。如果你想轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)，根據(jù)你的統(tǒng)計專業(yè)，這個問題應(yīng)該不是很難，你應(yīng)該勝任這份工作。但我不想見到你。我最好自

學(xué)統(tǒng)計的想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)，拜托各位給點建議，該怎么取舍？

我認(rèn)為統(tǒng)計學(xué)是一個好專業(yè)，也是一份好工作。如果你想轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)，根據(jù)你的統(tǒng)計專業(yè)，這個問題應(yīng)該不是很難，你應(yīng)該勝任這份工作。但我不想見到你。我最好自己決定。如果你有問題，最好去百度。謝謝您

python模擬瀏覽器在網(wǎng)站上會被統(tǒng)計出來嗎？為什么？

有很多技術(shù)可以算出，但大多數(shù)網(wǎng)站不具備這種技術(shù)能力。

本科非計算機(jī)系，想去研究大數(shù)據(jù)，我該自學(xué)什么？python還是c語言？

第一步：統(tǒng)計概率的理論基礎(chǔ)

這是最重要的。它從地基土開始，最重要的是底層。統(tǒng)計思維、統(tǒng)計方法，這里先是對市場調(diào)研數(shù)據(jù)的采集和整理，然后是最簡單的描述性分析，接下來是常用的推理分析、方差分析，再到高級相關(guān)、回歸等多元統(tǒng)計分析，掌握這些原理，就可以進(jìn)行下一步。

第二步：軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實際應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析的主流軟件有（由淺入深）：Excel、SPSS、Stata、R、SAS等。首先，學(xué)習(xí)如何操作這些軟件，然后從數(shù)據(jù)清洗開始，利用軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行一步一步的處理和分析，最后輸出結(jié)果，測試和解釋數(shù)據(jù)。

第三步：數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)分析方向選擇

事實上，數(shù)據(jù)分析也包括數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中，會細(xì)分為分析方向和挖掘方向。兩者之間有區(qū)別。數(shù)據(jù)挖掘還涉及到很多模型算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、可視化技術(shù)等

第四步：數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學(xué)的。采用不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)、不同分析方法。實際工作就是解決業(yè)務(wù)問題，所以對業(yè)務(wù)的洞察非常重要，這種能力需要在工作中一點一點積累。也許我們現(xiàn)在用一些回歸的方法來做零售會有幫助，但是當(dāng)我們轉(zhuǎn)向電子商務(wù)的時候，我們會用其他的挖掘方法。雖然業(yè)務(wù)是千變?nèi)f化的，但是分析方法總是在變化的，所以掌握技術(shù)和使用任何環(huán)境只取決于業(yè)務(wù)經(jīng)驗的積累。