scipy干啥的？SciPy是一個(gè)開(kāi)源的Python算法庫(kù)和數(shù)學(xué)工具包。SciPy中有的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊能量函數(shù)、迅速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與

scipy干啥的？

SciPy是一個(gè)開(kāi)源的Python算法庫(kù)和數(shù)學(xué)工具包。SciPy中有的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊能量函數(shù)、迅速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中正確的計(jì)算。Scipy中有的功能：最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特珠函數(shù)、迅速傅里葉變換、信號(hào)處理、圖像處理、常微分方程求解器等。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不僅能實(shí)際對(duì)虛無(wú)飄渺數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)自己?jiǎn)栴}，還能夠是從經(jīng)濟(jì)學(xué)原理確立數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資或其他決策是否是六逆重生療法進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為不予行政處罰決定科學(xué)合理的決策提供給依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作事實(shí)說(shuō)話，用數(shù)據(jù)深入探究工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，變化了憑印象、憑感覺(jué)決策的不科學(xué)狀況，絕對(duì)客觀地捉住了工作中問(wèn)題短板，使這些問(wèn)題無(wú)可辯駁地當(dāng)時(shí)的社會(huì)在面前，催進(jìn)人們不得不爭(zhēng)取想提高水平、去改正問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，提高了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些都是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們要輸出的對(duì)這些信息的描述，也就是我們必須幫幫別人這些信息倒底是啥；是因?yàn)樾畔⒍?，我們才要收拾，因?yàn)槭帐昂昧耍覀儾乓釤挸鰜?lái)有用信息。

三個(gè)極優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，不需要必須具備以上能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與展示，它有一個(gè)最重要的前提就是要懂業(yè)務(wù)，包括行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好有自己獨(dú)到見(jiàn)解的見(jiàn)解。數(shù)據(jù)分析的目的那是研究數(shù)據(jù)基于轉(zhuǎn)化成增長(zhǎng)，若逃出行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析就是幾塊沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表罷了。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師另一方面要壘建數(shù)據(jù)分析框架的要求，考慮統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。再者不需要是對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為下一步的工作目標(biāo)提出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師前提是要手中掌握一些行之有效的管理方法的的數(shù)據(jù)分析方法，并能身形靈活的與自身實(shí)際工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)分析方法有：對(duì)比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結(jié)構(gòu)分析法、條形圖分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級(jí)的分析方法有：相關(guān)分析法、輪回分析法、聚類(lèi)分析法、辨別分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)程序數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對(duì)于越發(fā)內(nèi)容龐雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師前提是要完全掌握相應(yīng)的工具去對(duì)這些數(shù)據(jù)參與哪采、擦洗、分析和處理，以快速準(zhǔn)地的到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指發(fā)揮圖表和圖形即將數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)清楚地、應(yīng)明確地展露出出去，使分析結(jié)果清晰明了。圖表電腦設(shè)計(jì)是門(mén)大學(xué)問(wèn)，要如何你選圖形，如何并且版式設(shè)計(jì)，顏色怎么樣才能可以搭配等，都是需要手中掌握是有的設(shè)計(jì)原則。

假如你的自學(xué)能力很強(qiáng)，這樣的話你這個(gè)可以可以參考網(wǎng)上的推薦書(shū)籍，自己放下書(shū)本，找些案例正在去學(xué)習(xí)。

如果你要前輩的指導(dǎo)，這樣你可以不遵循CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦一下的學(xué)習(xí)方法來(lái)學(xué)數(shù)據(jù)分析：

必須，數(shù)據(jù)分析師需要三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

要注意以及excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)比較大的概念，咨詢(xún)領(lǐng)域也有很多的分析工具，和：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大必須單列）

2、什么專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文比較多想大家推薦推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，代指應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析什么的技術(shù)和工具，按照某些、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為流通價(jià)值信息做指導(dǎo)商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義,定義為一個(gè)概括性的術(shù)語(yǔ)，包括其中應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，資源數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并360優(yōu)化決策和績(jī)效，連成一套最佳的位置的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單的

自助式BI（也叫暗自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒(méi)有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，也這個(gè)可以是從豐富的數(shù)據(jù)交互和探索它功能，發(fā)現(xiàn)到數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，從而pk型業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能也可以來(lái)自于其它的BI軟件，也是可以由行業(yè)應(yīng)用軟件就提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，能提供自助式BI結(jié)論功能，最終用戶(hù)可以太身形靈活的與數(shù)據(jù)交互，探索數(shù)據(jù)背后的原因并發(fā)掘出來(lái)更多價(jià)值，為決策如何制定可以提供快速有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，可以提供圖表聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等交互式分析功能，用戶(hù)僅需是從根本不會(huì)的操作，便能不能找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在不使用現(xiàn)代商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，要先準(zhǔn)備著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市，然后把由IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建分析看板和報(bào)表，但這，與此同時(shí)企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶(hù)需要更飛速、更不容易地訪問(wèn)數(shù)據(jù)，這將解決他們?cè)趶?fù)雜多元的環(huán)境中更好的做出決策。借助于自助式BI分析工具，這個(gè)可以讓這一需求能夠得到滿足，能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)打算到BI可交互分析整個(gè)過(guò)程需要提供了相同高度易用的分析體驗(yàn)。結(jié)論人員是從做事磨蹭拽迅速能夠完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不但啊,設(shè)計(jì)過(guò)程，可是也應(yīng)具備水平距離自助靈活自如的數(shù)據(jù)神念感應(yīng)能力。分析過(guò)程與業(yè)務(wù)深度融合發(fā)展，唯一讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理分頭并進(jìn)。

自助燒烤馬上準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建家族儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員已經(jīng)是可以自己設(shè)計(jì)儀表板和報(bào)表，依據(jù)自己的業(yè)務(wù)是需要接受數(shù)據(jù)分析、中,選擇適合的數(shù)據(jù)可視化效果，并無(wú)法形成講見(jiàn)解，也能真接分析自己的Excel等數(shù)據(jù)，進(jìn)而盡量減少以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后再交由IT部門(mén)開(kāi)發(fā)（或者率先實(shí)施廠商）的業(yè)務(wù)模式，這個(gè)可以進(jìn)階企業(yè)的整體運(yùn)行效率，以漸漸適應(yīng)瞬間萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

常用的數(shù)據(jù)分析方法和以上13種：

1.具體解釋統(tǒng)計(jì)

具體解釋性統(tǒng)計(jì)是指應(yīng)用制表和分類(lèi)，圖形包括計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來(lái)具體解釋數(shù)據(jù)的幾乎全部趨勢(shì)、分與合趨勢(shì)、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)通常和U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)使用條件：當(dāng)樣本含量n較高時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn)不使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值條件正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)于總體分布情況做的假設(shè)，

比較多方法以及：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査準(zhǔn)確測(cè)量的可信度，.例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表講：作用于總結(jié)離散化方法變量或夾直變量之間有無(wú)未知查找。

5.相關(guān)分析：研究現(xiàn)象之間是否需要存在某種依存關(guān)系，對(duì)具體詳細(xì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象研究和探討咨詢(xún)方向及查找程度。

6.方差分析

不使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

7.回歸分析

包括：一元線性回歸總結(jié)、20多塊錢(qián)線性回歸模型總結(jié)、Logistic回歸講包括其他輪回方法：非線性重臨、更加有序降臨、算數(shù)平均回歸等

8.聚類(lèi)分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其更具的特性通過(guò)分類(lèi)，尋找合理不的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.辨別分析什么：據(jù)已能夠掌握的一批分類(lèi)內(nèi)容明確的樣品建立如何判斷函數(shù)，使才能產(chǎn)生錯(cuò)判的事例至少，由此對(duì)決策變量的一個(gè)新樣品，判斷它依附哪個(gè)還可以吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為彼此的的的一組新的指標(biāo)變量，用此其中相對(duì)多的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能看專(zhuān)業(yè)反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包涵的主要注意信息。

11.因子分析：一種旨在推廣去尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、根本無(wú)法然后仔細(xì)觀察到卻影響或支配可測(cè)變量的潛在目標(biāo)因子、并大概潛在因素因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種20多塊錢(qián)統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C講

R0C曲線是依據(jù)一系列差別的二分類(lèi)(分界值或做出決定閾）.以真陽(yáng)性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)草圖的曲線

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存總結(jié)、不對(duì)應(yīng)分祈、決策樹(shù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。