数据分析入门

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

Excel中的数据分析技能是工作中不可或缺的一部分，无论是日常办公还是专业分析，熟练掌握基础操作、快捷键和练手作业对提升工作效率至关重要。本指南将详细介绍Excel的基础操作，包括单元格操作、公式与函数应用、格式化技巧、排序与筛选功能、数据验证规则、图表创建等，同时提供常用快捷键和实用练习，帮助初学者快速入门并精通Excel数据分析。

快速掌握R语言基础，学习如何利用R语言进行数据分析和建模。

这个课程教授了初级Python数据分析的基本概念。学习完本课程后，你将能够熟练进行描述性统计、推断性统计、数据可视化和预测性分析，满足商业运营和科研中的数据处理需求。

开源项目的 R 语言，图表做得漂亮，统计也够专业，挺适合想搞数据的你。尤其是刚入门的时候，R 的交互式环境还蛮友好的，一边写一边看效果，响应也快。用惯了命令行的你，应该会觉得还不错。像mean()、summary()这些函数，基本上学两下就能上手。 R 的图形能力是真的强，什么散点图、箱线图、热图，几行命令就能搞定。要自定义样式？字体、颜色、线条，通通能调，精细控也能玩得溜。做报告或者写论文，直接配合ggplot2一套出图，专业感拉满。 命令区分大小写这事儿你得记住，mean和Mean可不是一回事。还有一个好用的功能就是历史记录，按个上键就能复用之前的命令，省事不少。 对了，别忽略了 R 的系

入门 Spark 的大数据，真心推荐《Spark 快速大数据》。上来不整花活，直接带你用最实在的方式搞懂 Spark。没啥复杂的底层代码，重点讲怎么用——比如怎么跑任务、怎么数据、怎么优化性能。比较难得的是，它对核心概念也没一笔带过，像RDD、执行引擎这些，讲得还挺清楚。读下来你不仅会用，还知道背后咋回事。对刚接触 Spark 的你来说，少走不少弯路。有几个不错的相关文章也可以一块看看，像是《Spark 分布式计算框架》，能帮你更系统地理解分布式计算；还有这个 2.0.2 版本的 Spark 发行包，部署测试的时候挺实用；再比如Apache Spark 内存计算那篇，讲了不少内存调度的细节，开

R 语言的入门资料里，这篇算是比较全面又不啰嗦的那种，挺适合刚接触数据的朋友。语言风格不算太枯燥，干货多，还搭配了不少常用函数的，基本功一网打尽。尤其是你刚学 R，不知道从哪儿下手的时候，翻翻它，脑子就清爽点了。

数据的利器之一就是MATLAB，是那种整天和实验数据、信号图、或者成堆 CSV 文件打交道的你。DataAnalysisByMatlab.pdf 这份资料就挺适合入门或者进阶的，讲得不啰嗦，例子也比较贴地气。里面不少内容都围绕着数据可视化和矩阵运算展开，比如怎么用一行代码画出趋势图、怎么批量数据集，嗯，效率确实高。如果你做的是科研类项目，像细胞组学、图像识别啥的，真的可以看看相关的配套资料——比如这篇细胞组学数据与可视化 MATLAB 开发，跟这本 PDF 是一个路数，延伸也自然。不过说实话，MATLAB虽然强，但也有点重。如果你更偏爱轻量化操作，可以参考下Python 数据与可视化示例，或者

黑白分明的数据分类逻辑，配上数学体系的脉络梳理，是这份《数据理论基础-入门理论》资源最值得夸的地方。嗯，尤其是数学发展史部分，讲得还蛮系统的，不啰嗦但挺有料。如果你是刚开始接触数据的朋友，这份内容能帮你快速把底子打扎实，不会让你一头雾水。 数学体系的也比较贴地气，像线性代数、群论、微积分这些，通俗讲了一遍，基本看一眼你就知道这些玩意在数据里是干啥的。还有一些不太常见但实用的内容，比如泛函，也没被落下。 数据类型分类讲得挺细，像离散型、连续型、定类尺度这些，配合生活中的小例子，看完也不会觉得枯燥。尤其是时间序列和面板数据这块，需求一多就经常碰上，提前知道怎么比较有底。 模型那部分提到了传统统计模

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。