[数据分析师课件]4-5验证型数据分析实践应用不同的假设检验(scipy实现)

数据分析师入门指南详解

我们生活在一个数据泛滥的时代，数据正以惊人的速度增长，每个人的下一秒都会被更多的数据包围。收集数据的主要目的是完善企业、政府和社会层面的决策机制。通过定量分析，我们可以利用数据实现更好的决策制定。本书致力于展示定量分析的运作方式，以及如何利用定量分析做出更好的决策，即使你没有相关知识背景，也无妨。托马斯·达文波特;金镇浩.成为数据分析师：6步练就数据思维(Kindle位置15-19).浙江人民出版社. Kindle版本。

数据分析师的训练

特征选择的思路逻辑清晰，内容比较接地气，拿来做模型调优刚刚好。讲的是用几种常见的特征选择方法（比如皮尔逊、信息增益、L1 正则）来提高预测模型的表现，重点是实战，配合案例走一遍你就明白了。.html文件里结构清爽，没有多余装饰，响应也快，用浏览器直接打开就行，学习或回顾都方便。适合你刚接触预测性或者做模型老是不收敛、效果差的情况，看看是不是特征选得不太对。相关的东西也可以顺手看看，像特征选择节点模型页签解析，还有Python 数据数据选择与运算指南，都挺有的。如果你用的是Python或Excel做，这些资料参考价值都蛮高，尤其是要写 PPT 汇报、建模型那种时候，思路更清楚。建议你配合自己的数

数据分析师培训中，探索基于API的爬虫技术是一项重要内容。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

数据分析师的成长之路需掌握必要技能与知识。分析数据的方法和提升技巧，快来聆听专家的见解。

数据分析师常常困惑于如何提升数据思维或如何应用思维模型进行分析。其实，数据模型是对现实世界的一种抽象化数据展示，它在追求简洁性的同时，也需要准确地反映现实。 例如，家族树形图谱就清晰地展现了现实中人物错综复杂的关系，它就是一个简洁有效的数据模型。

第0周：准备起航 迈向数据分析师的第一步，从本周开始！本阶段将帮助你明确学习目标，制定学习计划，并熟悉数据分析的必备工具，为接下来的学习之旅奠定坚实基础。