网易：python数据分析师的逻辑：

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网易：python数据分析师的逻辑：

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数据分析师的品质

# 好奇，有趣的例子# 分别论证# 谨慎# 责任

数据可视化澄清

机器学习是什么？

一、机器学定义算法笔记整理1 - 机器学习的概念环境到数据，是一个设计的过程，也是一个工程实现的过程一般我们对机器学习的理解：从数据中来到数据中去，所以是数据和算法的关系pic1mlml是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的方法二、机器学习的过程(机制) 怎样实现的算法笔记整理4 - 数据分析 + 机器学习的开发流程总结一句话，从训练数据到模型左边：想让他做的右边：机器学习过程根据训练数据和目标来挑选我们想要的模型从而使得我们对未知数据进行有效预测每一个环节及包含的工作pic2环节一从训练数据到给算法去学习：拿到数据后，给算法去学习之前数据预处理，特征工程环节二有现有的多种模型原型，再到运用算法之前:要进行模型的选择环节三在训练数据和目标都确定后：我们要用算法做模型的训练和模型的评价再看每一环节的工作1. 数据预处理pic3why = 目的数据质量不好结构不好do 方法 （视需要处理）(1)缺失值处理pic4 5(2)标准化(特征工程)方法pic6 72. 特征工程eg图像识别，特征太多分为特征选择过滤式去掉一些包裹式筛选出特征组合，先进行模型评价嵌入式不对特征处理，在算法中进行过滤，eg正则化特征生成pic8 9 103. 模型选择很多时候，靠的是不断训练不同的模型，通过评价指标，选出表现最好的模型特征选择4. 模型训练学习规律，原型到实战模型pic115. 模型评价pic12过拟合评价指标分类评价方法eg.鸢尾花三、机器学习的数据算法笔记整理3 - 模型 & 常用术语我们可以从训练数据中学习得到未知数据pic2-1训练数据x1 x2 每一条数据1 2 3 4 每一条数据的特征或者属性y标记这个花属于什么花可以说是标签把pic13四、机器学习方式的划分算法笔记整理5 - 机器学习的分类与主要算法对比见blog监督学习举例鸢尾花，最常见，知道x和y,知道每一朵花的属性，x1的1 2 3 4，x2的1 2 3 4，也知道花属于什么花,y1非监督学习举例有很多花，x1 x2 x3 我不知道哪朵花是什么花，但我有他们的属性，可以做一些相似性分析pic14半监督学习举例一部分花，我知道他是什么花，还有一部分我是不知道的，介于之间pic15强化学习特点：1. 训练数据和未知数据不明确区分，因为每一条未知数据经过模型预测之后，就没有目标了2. 数据和预测结果都会反馈给算法，然后更新模型，这是一个工作流的关系gif五、机器学习问题的分类算法笔记整理5 - 机器学习的分类与主要算法对比pic16六、机器学习常用工具手把手系列1-教你安装Python数据分析第三方库（亲测适用win10）看了机器学习是什么，再看机器学习的一个形式计算机与数学的结合这些工具都是一些数学和编程结合的工具pic17主要用的是pythonpic18数据基础处理包（数据科学包）numpy最基础scipyipython可视化符号数学pandas数据处理神器然后才是机器学习包scikit- learn几乎涵盖了绝大多数基础算法，操作简单TensorFlowgoogle出产，用于神经网络，采用流，可以自主设计模型pytorchfacebook

数据改变未来

如何从数据中挖掘价值？

前三节，数据分析，数据表达，数据挖掘- 用数据认识世界-数据分析用案例，让大家理解我们怎么样用数据得到结果- 一条非典型数据可视化之路-数据表达吸引我们的第一点，往往是表达，或者是UI设计，机器学习是什么听不懂，why要求你在掌握数学统计知识的前提下，有编程语言的基础和功底总结一下，用数据改变未来；大的角度切入，学数据为了什么用什么数据解决什么问题？data how what数据研究的套路（更宏观的视角，逻辑）pic19预处理分析算法的构建结论及表达然而，要想用数据改变未来，光是会这个套路是不够的；需要这个套路之外的，更宏观视角之外的逻辑pic20解决问题的逻辑，解决方案这就是数据工作流，不能只是为了学方法，还要思考，解决现有问题的工作流还要记住：不能进入数据工作流中的数据没有任何价值！！！眼光不仅仅局限于 数据研究，还要关注如何获得数据，得出一个结论，获得解决方案，这样才能让你真正成为一个用数据思考的人才，不是仅仅是技术人才已经在职场工作的小伙伴，你要记住的，你不能仅仅学技术，还要学会解决问题首先 抛出问题业务中的问题，eg电商，卖的更多 eg咨询，更高逼格 eg求值 ===》 根本的逻辑数据如何获得数据相信我，有时候数据也不是靠谱数据研究套路得到结论不够，得到解决方案传统企业，向数据驱动模式转型的困境pic21组织变革人才变革文化变革需要了解，以便明白自己扮演的角色eg. 国企，私企，没有数据部门，需要变革；没有人才；所以不能将自己非常有价值的数据变现，可能泄密，如果找外面的咨询企业，是目前唯一比较好的路径传统企业仍然不相信数据能改变什么事，他们仍然选择相信主观的拍脑袋做事情，而不是真的通过数据的结果去改变它的策略所以需要文化变革我们，在做的小伙伴，能够改变什么？能够变成公司里面的PM经营团队的一个核心人才但也要意识到自己从事数据工作中的一些点，能否让自己的结论能够真正落地。举例，服务过的三个客户

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