データ分析を独学するにはどうすればよいですか?

移民労働者の90%は、データ分析方法が間違っていると教え込んでいます。

この回答にクリックしてくれた友人は、私と同じように長く現場で働いている人たちだと思いますが、私たちの段階では、データ分析を学ぶ必要があると感じていますか、そうしないと道はさらに悪くなるでしょうより狭い。

私は既に仕事で数学の点数を学ぶ道を通ってきたので、数学の点数にも興味がある方は読み進めていただければ、決して難しいことではないかもしれません。

1. データ分析とは

実際のところ、データ分析とは、データを処理、解釈、推論することによってデータから貴重な情報を抽出し、将来の傾向を予測し、隠れた機会を発見し、ビジネスプロセスを最適化することです。

データ分析のプロセスを知らない友人も多いことを考慮して、簡単に整理してみました。

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どのような立場であっても、データ分析を学ぶ際にはこの5つのポイントを中心に覚えておくと迷うことはありません。

ただ、立場によってデータ分析の学習において重視する点が異なるだけなので、後ほど一つずつ紹介していきますので、安心してください。

データ分析をマスターするメリット

1. ビジネスプロセスの最適化：データ分析を通じてビジネスのボトルネックや問題を発見します。

たとえば、データ分析を使用して、生産プロセスの最適化、サプライチェーン管理の改善、顧客エクスペリエンスの向上、マーケティング戦略の最適化などを行い、業績と競争力を向上させます。

2. 意思決定支援: データ分析により、事実と証拠に基づいた意思決定支援を提供できます。

データの詳細な分析と解釈を通じて、問題の性質、傾向、影響要因をより深く理解し、主観的な推測や意思決定のリスクを軽減できます。

3. キャリア開発: 悲しいことに、今やあらゆる分野の職務経歴書で応募者にデータ分析スキルが求められています。

3. ポジションが異なれば、自己学習のスコアに重点を置く点も異なります。

1.運営、プロダクト、チャネルのポストを担当していて、ビジネスが行き詰まり、成長が鈍い場合、主に 3 種類のデータ分析を学びます

a. プロジェクトの現状分析
b. プロジェクトの問題点の原因分析
c. プロジェクトの将来予測分析

2. 人事や財務の立場にあり、データを理解していない、実際のデータ分析プロジェクトに参加していない場合は、これら 3 つのタイプのデータ分析を学ぶ必要があります

a. 包括的なデータの取得方法
b. データの背後にあるビジネスをマイニングする方法
c. 財務分析の方法

3. 管理職の場合は「データをキーリンクとして、人の業績評価」が中心になります。
必要なのは、大量のデータを前にして、あらゆる問題やビジネスのキーポイントを一目で見つけること、この3つのポイントを習得することです。

a. データインデックスシステムを確立する
b. データ比較分析手法に習熟する
c. 最初の 2 つの実装を長期間継続する

4. 別の職に就いている場合、またはポストに異動している場合は、単位時間内にあります。

データ分析の手法は一般的に「問題の明確化」「問題の理解」「データクリーニング」「データ分析」「データの可視化」の5つのポイントに注力すれば間違いはありません。

ここでは、Python をデータ制御、処理、編成、分析などに使用するための具体的な詳細と基本的なポイントについて説明したトップレベルの入門資料を共有したいと思います。Pythonプログラミングとデータ処理用のライブラリやツール環境を導入することで、データ分析をゼロから学べます。

さらに、numpy から始まり、データアクセス、正則化、可視化などのデータ分析のさまざまなプロセスに焦点を当てます。さらに、この資料では、各知識ポイントについて短くて明確な例が示されており、ほとんどの例について実践的なシナリオ (伝染病データ分析など) が示されています。

対象者：仕事で必要な方でも、スキルアップしたい方でも、基礎ゼロの初心者でも将来をより良くしたい方でも、ぜひ学んでみてください。

早速、以下をお見せしましょう。

第 1 章 Python の概要

Pythonを選ぶ理由
Pythonを使い始める
Pythonのバージョン選択
Pythonをインストールする
テストPython
pipをインストールする
コードエディタをインストールする
IPython のインストール (オプション)

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第2章 Pythonの基本

基本的なデータ型
弦
整数と浮動小数点数
データコンテナ
変数
リスト
辞書
さまざまなデータ型の使用
文字列メソッド: 文字列でできること
便利なツール: type、dir、help
統合利用
コードの意味

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スペースの都合上、すべての章を 1 つずつスクリーンショットに表示することはできません。学習が必要な友達は記事の最後で入手してください~ (サポートするデータ分析チュートリアルビデオもあります)

第3章機械可読データ

CSVデータ
CSVデータのインポート方法
コードをファイルに保存し、コマンドラインで実行します。
JSONデータ
XMLデータ

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第 4 章 Excel ファイルの操作

Python パッケージをインストールする
Excel ファイルの解析
解析を開始する

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第 5 章 PDF ファイルの操作と Python の問題の解決

PDFは使わないようにしましょう
PDF を解析するためのプログラムによる方法
スレートライブラリで PDF を開いて読む
PDFをテキストに変換
pdfminer を使用した PDF の解析
問題の解決方法を学ぶ
演習: テーブル抽出を使用し、別のライブラリに切り替える
演習: データを手動でクリーニングする
演習: 別のツールを試してみる
珍しいファイルタイプ

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第 6 章データの取得と保存

すべてのデータが同じように作成されるわけではありません
真贋チェック
データの可読性、データのクリーンさ、データの寿命
データを見つける
ケーススタディ: データ調査の例
データストレージ
データベースの紹介
リレーショナルデータベース: MySQL および PostgreSQL
非リレーショナルデータベース: NoSQL
Pythonでローカルデータベースを作成する
単純なファイルを使用する
クラウドストレージとPython
ローカルストレージとPython
その他のデータ保存方法

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第 7 章データのクリーニング: 調査、マッチング、およびフォーマット

データをクリーンにする理由
データクレンジングの基本
クリーニングが必要なデータを見つける
データのフォーマット
外れ値や不良データを見つける
重複を見つける
ファジーマッチ
正規表現一致
重複レコードの処理方法

スペースの都合上、すべての章を 1 つずつスクリーンショットに表示することはできません。学習が必要な友達は記事の最後で入手してください~ (サポートするデータ分析チュートリアルビデオもあります)

第 8 章データクレンジング: 標準化とスクリプト作成

データの正規化と標準化
データストレージ
プロジェクトに適したデータクレンジング方法を見つける
データクリーニングスクリプト
新しいデータでテストする

第 9 章データの探索と分析

データを探索する
データのインポート
テーブル関数を調べる
複数のデータセットを結合する
相関関係を特定する
外れ値を見つける
グループを作る
深く探求する
データを分析する
データを分離して焦点を絞る
データが何を伝えているか
結論を説明する
結論を文書化する

第 10 章データの提示

ストーリーテリングの罠を回避する
物語を語る方法
聴衆を理解する
データを視覚化する
チャート
時間関連のデータ
地図
インタラクティブな要素
文字
画像、ビデオ、イラスト
表示ツール
データを公開する
利用可能なサイトを利用する
オープンソースプラットフォーム: 新しい Web サイトを作成する
Jupyter (以前は IPython ノートブックとして知られていました)

第 11 章 Web スクレイピング: Web データの取得と保存

何をどのようにクロールするか
Webページを分析する
ビュー: マークアップ構造
ネットワーク/タイムライン: ページの読み込み方法
コンソール: JavaScript と対話する
ページの詳細な分析
ページの取得: インターネット経由でリクエストを行う方法
Beautiful Soup で Web ページを読む
lxmlでWebページを読む

第 12 章高度な Web スクレイピング: スクリーンスクレーパーとクローラ

ブラウザベースの解析
Selenium による画面読み上げ
Ghost.py を使用した画面読み上げ
ウェブをクロールする
Scrapyを使用してクローラーを作成する
Scrapy を使用して Web サイト全体をクロールする
Web: インターネットの仕組みとスクリプトがクラッシュする理由
変更のインターネット (またはスクリプトがクラッシュする理由)
いくつかのアドバイス

第 13 章アプリケーションプログラミングインターフェイス

API機能
REST API とストリーミング API
周波数制限
階層型データボリューム
APIキーとトークン
シンプルな Twitter REST API データのプル
Twitter REST APIを使用した高度なデータ収集
Twitter Streaming API を使用した高度なデータ収集

第 14 章自動化とスケール

なぜ自動化するのか
自動化されたステップ
何がうまくいかないのか
どこを自動化するか
自動化のための特別なツール
ローカルファイル、パラメータ、および設定ファイルを使用する
データ処理におけるクラウドの使用
単純な自動化
大規模な自動化
自動化されたプログラムを監視する
絶対確実なシステムがない

第15章結論

データ処理者の責任
以上のデータ処理
次はどうする