大家好，我是陳暘，也是極客時間《數據分析實戰 45 講》專欄作者。很榮幸接到極客時間的邀請，來到極客 Live 和大家分享關於“數據分析”的話題。這次分享會共分為五部分，來為大家答疑解惑。

我們為什麼要學數據分析？

學習新的數據結構和新的數據算法將會是新時代我們的使命。

很多寫程序的人都聽說過一個公式：程序設計 = 算法 + 數據結構，我也相信很多人認為算法是編程裡的基礎。

在我看來，這個公式應該過時了。從我 10 歲開始學編程時，我就被灌輸了這個認知。所以，那時候我們學二叉樹，學隊列，學一些數組的表達方式，包括一些快速排序、排序的方法等等。

而現在，很多的數據結構，包括我們排序的算法，都已經不需要我們去編寫代碼了。我們直接調用一行命令，通過封裝的方式，就可以拿來即用。

我再舉個簡單例子，在我很小的時候，有一門課叫彙編語言。它非常基礎，比如，把一個字母 A 打到這個顯示屏裡面分多少步？它分了 32 個步驟，是如何從計分器裡面讀出去，最後讓顯示器裡面顯示出來。這是一個很簡單的事，現在大家已經不需要關注到彙編語言的底層，很多的語言越來越高級，我們的知識已經封裝的越來越完善。

我覺得在新的時代裡面，如何去更新我們新的數據結構和新的數據算法，這是我們的使命。再給大家一個數據，我們近三年，所有互聯網數據的總和等於 4 萬年數據的總和。知識處於一個非常爆炸的過程，而且我們相信，在未來的三年，它整個的總和又是以前的雙倍。

在這個海量的數據時代裡面，它需要更加新型的存儲的方式，舉個例子，我們現在會接觸到矩陣的運算，包括這些大型矩陣之間的向量表達方式和特徵的抽取，包括以前我們可能會關注到一些快速排序等一系列的算法。我們現在最主要關心的是，如何從這些數據裡面找出關聯關係出來，如何進行分類，如何進行聚類？

這個是在新的一個時代裡面的算法的數據結構和基礎的能力，也是一個非常重要的核心，也是這個市場上一個新的需求。我專門做了一個關於“程序員薪資情況”的調查，我發現在招數據分析，尤其是算法數據挖掘工程師，他們的薪資普遍比其他的工程師薪資要高。

為什麼？一方面是企業及整個市場的需求都很大，以數據挖掘為例，三到五萬的月薪並不奇怪，甚至更高的月薪都會存在；另一方面市場缺口也很大，在 2020 年，就是一年之後，整個數據人才的需求量是現在的兩倍，而且它能創造出來更多的價值。

總結而言，我們是不是需要更新我們 20 年前的認知？那一陣學的算法和數據結構基礎，是否能讓我們更跟上時代的步伐？

這也是我開設《數據分析實戰 45 講》專欄的一個初衷，想讓大家通過這個專欄的學習，掌握到新的數據結構和新的算法的能力。

沒有編程基礎，也能學好數據分析

請，不要灰心。

有編程基礎和沒有編程基礎是相對的，就算你有編程基礎，但你未必有數據編程的能力。我想說的是，如果你沒有編程基礎，也不要灰心。因為數據分析是一個很新的領域，這幾年也是非常的火爆，而且出現了很多新的理論。可能在 5 年前，有些理論是之前沒有的。所以，無論是新人還是老人，起跑線都是很接近的。請，你不要灰心。

第二方面，我在這個專欄著重重強調的學習方法是 MAS 學習方法。

M-Multi-Dimension：想要掌握一個事物，就要從多個角度去認識它。也就是說要學習數據分析，你需要從不同的緯度跟人家去打交道，不管是知識概念的緯度，從工具的緯度，還是從實戰的緯度，你都需要與其建立起聯繫。

A-Ask：不懂就問，程序員大多都很羞澀，突破這一點，不懂就問最重要。以往如果我們沒有專欄可以一對一去互動，或者答疑解惑，你可能通過網上去找答案，但是網上的答案有的時候不一定是正確的，或者你不一定能找到答案，但是通過專欄留言、社群答疑，我可以幫你來去進行解答，這是非常好的方法。（進入數據分析社群，可加專欄運營 Monica 微信：imonica，瞭解入群規則。）

S-Sharing：最好的學習就是分享。用自己的語言講出來，是對知識的進一步梳理。我看到專欄裡的很多同學，現在逐漸養成分享的習慣。當你把這個內容分享給其它人的時候，這個內容才是你自己的，而不是老師的。我非常鼓勵大家去寫筆記，也有好多人把自己整理的內容放到幕布或者博客上面，這是非常好的方法。

其中一個用戶總結的思維導圖，很贊！

我總結以下兩點：

1、如果你沒有編程的基礎，沒有關係，你可以跟上我的專欄，你跟大家的速度是一樣的，甚至你會比別人跑得更快；

2、另外，掌握好的學習方法真的非常重要，MAS 是個很不錯的學習方法。這也是我專欄想達到的一個目的，授人以魚不如授人以漁。

即使數學高考考 9 分，也不妨礙你學習數據分析

高考是封閉環境下的能力測試，考的是你的計算能力

哈哈，數學高考考 9 分也是非常了不起的一件事。我是這麼看的，高考的是計算能力。舉個例子，讓你去求一個排列組式。我們知道，在實際的工作中，我們做的不是閉卷答案，在開卷環境下，你是可以用計算器或者提問的方式去解決問題。就是說，你現在的工作環境和以前上學的考試是兩種完全不同的狀態。工作上，最重要的方法是：“不懂就問“，你求助於別人，這是最省時省力的解決問題的方法。

另一方面，有些人跟我說，他的計算能力、數學能力都比較差。其實，這是有解的。在我的專欄裡，我會讓你去了解一些概念，你知道該怎麼去用就好了，你完全沒有必要去做推導。你只需要知道，我要用哪個公式，或者說我要用哪個算法，這個算法可能抽樣出來就是一行代碼，如果是可視化工具，根本就不用代碼。

總而言之，即使你的數學基礎不好，不妨礙你去學這個專欄，掌握它的概念以及方法。

很多人會望而卻步，覺得中間是否需要一些數學的推導和運用。其實，大家應該從白話的角度去理解這個專欄，因為專欄裡會有很多案例、比喻等等，會讓大家更容易去理解概念，比如什麼叫數據挖掘，什麼叫分類，什麼叫聚類，什麼叫關聯分析。

打個比方，你同時認識了兩個漂亮女孩，你要追哪一個成功概率比較高？這就可以用到數據分析的一些原理，比如，你想知道這個漂亮女孩，她到底是御女還是蘿莉？這就會用到分類的算法；你認識女孩的渠道比較多，比說朋友會介紹，或者網上認識等等，就會要用數據集成的知識，因為不同的渠道你需要彙總到同一個渠道里面。不同朋友推薦同一個女孩，這時候就要做數據清洗了。

再舉個例子，假設你認識的女孩數量不只兩個，假設有五萬個，這時候決策該怎麼做？那你要把這些女孩進行分組，把五萬個人劃分成五個組，每個組採用相同的決策，這叫聚類。聚類的方式是把一個個緯度的目標換成一個緯度，由原來的五萬人變成了五個組，就大大提升了效率，採用一種降緯的思維。最後，這個數據它產生什麼樣的結果，你就需要採用數據可視化的方式幫你實現：我到底得出什麼樣的規律，或者我最後採用什麼樣的決策。

通過這個例子，我們可以看習數據挖掘對我們實際的幫助是很大的，它可以幫助你解決實際中遇到的一些問題，抽象出來，利用數據挖掘、清洗等方式去解決。

數據分析學到什麼程度，能找到工作？

我把它分成三個階段：初級，中級和高級。

初級：你需要了解基本的概念，會使用簡單的工具。比如說你要做數據採集的話，你不會 Python 沒有關係，我會教你八爪魚怎麼使。因為它是一個可視化的軟件，拿來即用。另外，我也會講解一些軟件的使用，如果你也能學會用一些軟件的話，也可以拿到很高的薪水。

中級：需要自己動手去寫一些代碼。在這個專欄裡，我會主推 Python 去做數據分析，比如分類的算法、聚類的算法、關聯分析的算法，包括數據預測。而一個算法需要一個好的語來實現言而，Python 是非常直接的語言，會讓你得到更多可視化的結果。

高級：熟練度，還有就是效率上的提升。我舉個例子，我之前做過深度學習，最開始是去調試一個圖像識別算法過程，需要兩到三週的時間。後來，我有了更多的經驗之後，我知道哪些參數該進行優化，且這個參數在什麼樣的情況下可以採用什麼樣的收斂模型，中間的層次該怎麼去調。之前需要花三週時間去完成的事情，就被縮短為三天，整個工作效率提升了 10 倍。

在我的專欄裡，我特意設置了一個專屬題庫。為什麼我要做題庫吶？因為，我覺得知識要被消化吸收最快的方法，就是練習，不斷地反覆練習。只有練習了，把知識點融會貫通，知識才會是你的。這些題庫，我也都做會講解。

我在專屬題庫裡列了十多個項目，都是非常實戰的項目。多練習、多實戰，你完全可以把這些項目寫到自己的簡歷裡，包括數據的描述及解題過程，最好用自己的話去做總結，並用博客的方式去呈現。這是非常棒的經歷。

Q&A

1、問：本人已經工作 7 年了，做運維開發也有 5 年之多，主流語言也是 Python，個人對大數據開發，數據分析，數據挖掘之類的工作也特別感興趣，所以毫不猶豫就買了老師的課程。之前空閒之餘也看過相關數據挖掘的知識，比如 svm xgboot 手寫體之類的。但找類似的工作突然發現沒有底氣，原因是沒有數據挖掘相關的工作經驗，我怕以後轉行越來越困難，再加上一旦轉行沒有我現在的工資高，想想又放棄了，又不甘心，我該如何抉擇？

我想你是認可數據挖掘，也對數據分析很有興趣。最著急的是簡歷中沒有相關的經驗。

確實很多公司很看重背景，而且你工作 7 年，又不能從初級職位開始，即使你對數據分析很感興趣。

我建議你還是以豐富簡歷為目標，在簡歷中要想辦法增加 數據分析，數據挖掘的比例。

我的專欄裡會有 10+ 個項目，當然這些項目都不是太複雜。我建議你把它都做一遍，然後用自己的語言做項目總結，這些可以放到簡歷中。作為數據分析，數據挖掘的經驗

沒有其他的捷徑，如果你在這方面的簡歷不豐富 HR 很難給你一個滿意的薪水。所以你就需要在工作之外，自己來訓練，整理這些項目筆記。我專欄中的很多數據都來自於 Kaggle，這裡有很多實戰的項目，你如果完成了我的專欄，還想進一步豐富項目經驗，可以做更多 Kaggle 項目。同樣採用我的方式，把它作為項目背景，自己寫項目總結，作為項目經驗。

2、問：數據挖掘預測部分會有哪些內容？

3、問：推薦一些數據分析的書

答：思維：《思維簡史：從叢林到宇宙》；

數據處理：《數據挖掘：概念與技術》；《Pentaho Kettle 解決方案》；《精益數據分析》；《Small Data》；《利用 Python 進行數據分析》

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