scipy干啥的？SciPy是一個開源的Python算法庫和數(shù)學(xué)工具包。SciPy中有的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊能量函數(shù)、迅速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與

scipy干啥的？

SciPy是一個開源的Python算法庫和數(shù)學(xué)工具包。SciPy中有的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊能量函數(shù)、迅速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中正確的計算。Scipy中有的功能：最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特珠函數(shù)、迅速傅里葉變換、信號處理、圖像處理、常微分方程求解器等。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不僅能實際對虛無飄渺數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)自己問題，還能夠是從經(jīng)濟(jì)學(xué)原理確立數(shù)學(xué)模型，對投資或其他決策是否是六逆重生療法進(jìn)行分析，預(yù)測未來的收益及風(fēng)險情況，為不予行政處罰決定科學(xué)合理的決策提供給依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作事實說話，用數(shù)據(jù)深入探究工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，變化了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，絕對客觀地捉住了工作中問題短板，使這些問題無可辯駁地當(dāng)時的社會在面前，催進(jìn)人們不得不爭取想提高水平、去改正問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，提高了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報表，這些都是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們要輸出的對這些信息的描述，也就是我們必須幫幫別人這些信息倒底是啥；是因為信息多，我們才要收拾，因為收拾好了，我們才要提煉出來有用信息。

三個極優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析專家，不需要必須具備以上能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與展示，它有一個最重要的前提就是要懂業(yè)務(wù)，包括行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好有自己獨到見解的見解。數(shù)據(jù)分析的目的那是研究數(shù)據(jù)基于轉(zhuǎn)化成增長，若逃出行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析就是幾塊沒有價值的數(shù)據(jù)圖表罷了。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師另一方面要壘建數(shù)據(jù)分析框架的要求，考慮統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。再者不需要是對數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為下一步的工作目標(biāo)提出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師前提是要手中掌握一些行之有效的管理方法的的數(shù)據(jù)分析方法，并能身形靈活的與自身實際工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結(jié)構(gòu)分析法、條形圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級的分析方法有：相關(guān)分析法、輪回分析法、聚類分析法、辨別分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、時間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實現(xiàn)程序數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對于越發(fā)內(nèi)容龐雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師前提是要完全掌握相應(yīng)的工具去對這些數(shù)據(jù)參與哪采、擦洗、分析和處理，以快速準(zhǔn)地的到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計能力。是指發(fā)揮圖表和圖形即將數(shù)據(jù)分析師的觀點清楚地、應(yīng)明確地展露出出去，使分析結(jié)果清晰明了。圖表電腦設(shè)計是門大學(xué)問，要如何你選圖形，如何并且版式設(shè)計，顏色怎么樣才能可以搭配等，都是需要手中掌握是有的設(shè)計原則。

假如你的自學(xué)能力很強(qiáng)，這樣的話你這個可以可以參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己放下書本，找些案例正在去學(xué)習(xí)。

如果你要前輩的指導(dǎo)，這樣你可以不遵循CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦一下的學(xué)習(xí)方法來學(xué)數(shù)據(jù)分析：

必須，數(shù)據(jù)分析師需要三個方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

要注意以及excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個比較大的概念，咨詢領(lǐng)域也有很多的分析工具，和：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大必須單列）

2、什么專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文比較多想大家推薦推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，代指應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析什么的技術(shù)和工具，按照某些、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為流通價值信息做指導(dǎo)商業(yè)行動。Gartner把BI定義,定義為一個概括性的術(shù)語，包括其中應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，資源數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并360優(yōu)化決策和績效，連成一套最佳的位置的商業(yè)實踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡單的

自助式BI（也叫暗自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識的業(yè)務(wù)人員，也這個可以是從豐富的數(shù)據(jù)交互和探索它功能，發(fā)現(xiàn)到數(shù)據(jù)背后的原因和價值，從而pk型業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能也可以來自于其它的BI軟件，也是可以由行業(yè)應(yīng)用軟件就提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，能提供自助式BI結(jié)論功能，最終用戶可以太身形靈活的與數(shù)據(jù)交互，探索數(shù)據(jù)背后的原因并發(fā)掘出來更多價值，為決策如何制定可以提供快速有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計和分析階段，可以提供圖表聯(lián)動、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等交互式分析功能，用戶僅需是從根本不會的操作，便能不能找到最有價值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價值

在不使用現(xiàn)代商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，要先準(zhǔn)備著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，然后把由IT/分析團(tuán)隊創(chuàng)建分析看板和報表，但這，與此同時企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶需要更飛速、更不容易地訪問數(shù)據(jù)，這將解決他們在復(fù)雜多元的環(huán)境中更好的做出決策。借助于自助式BI分析工具，這個可以讓這一需求能夠得到滿足，能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)打算到BI可交互分析整個過程需要提供了相同高度易用的分析體驗。結(jié)論人員是從做事磨蹭拽迅速能夠完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計。不但啊,設(shè)計過程，可是也應(yīng)具備水平距離自助靈活自如的數(shù)據(jù)神念感應(yīng)能力。分析過程與業(yè)務(wù)深度融合發(fā)展，唯一讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理分頭并進(jìn)。

自助燒烤馬上準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建家族儀表板和報表

業(yè)務(wù)人員已經(jīng)是可以自己設(shè)計儀表板和報表，依據(jù)自己的業(yè)務(wù)是需要接受數(shù)據(jù)分析、中,選擇適合的數(shù)據(jù)可視化效果，并無法形成講見解，也能真接分析自己的Excel等數(shù)據(jù)，進(jìn)而盡量減少以往花大量時間準(zhǔn)備需求，然后再交由IT部門開發(fā)（或者率先實施廠商）的業(yè)務(wù)模式，這個可以進(jìn)階企業(yè)的整體運(yùn)行效率，以漸漸適應(yīng)瞬間萬變的市場環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

常用的數(shù)據(jù)分析方法和以上13種：

1.具體解釋統(tǒng)計

具體解釋性統(tǒng)計是指應(yīng)用制表和分類，圖形包括計算概括性數(shù)據(jù)來具體解釋數(shù)據(jù)的幾乎全部趨勢、分與合趨勢、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗

參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗通常和U驗和T檢驗

1）U驗使用條件：當(dāng)樣本含量n較高時，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗不使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時，樣本值條件正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗是對于總體分布情況做的假設(shè)，

比較多方法以及：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.信度分析：檢査準(zhǔn)確測量的可信度，.例如調(diào)查問卷的真實性。

4.列聯(lián)表講：作用于總結(jié)離散化方法變量或夾直變量之間有無未知查找。

5.相關(guān)分析：研究現(xiàn)象之間是否需要存在某種依存關(guān)系，對具體詳細(xì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象研究和探討咨詢方向及查找程度。

6.方差分析

不使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機(jī)樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

7.回歸分析

包括：一元線性回歸總結(jié)、20多塊錢線性回歸模型總結(jié)、Logistic回歸講包括其他輪回方法：非線性重臨、更加有序降臨、算數(shù)平均回歸等

8.聚類分析：樣本個體或指標(biāo)變量按其更具的特性通過分類，尋找合理不的度量事物相似性的統(tǒng)計量。

9.辨別分析什么：據(jù)已能夠掌握的一批分類內(nèi)容明確的樣品建立如何判斷函數(shù)，使才能產(chǎn)生錯判的事例至少，由此對決策變量的一個新樣品，判斷它依附哪個還可以吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為彼此的的的一組新的指標(biāo)變量，用此其中相對多的幾個新指標(biāo)變量就能看專業(yè)反應(yīng)原多個指標(biāo)變量中所包涵的主要注意信息。

11.因子分析：一種旨在推廣去尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、根本無法然后仔細(xì)觀察到卻影響或支配可測變量的潛在目標(biāo)因子、并大概潛在因素因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種20多塊錢統(tǒng)計分析方法

12.R0C講

R0C曲線是依據(jù)一系列差別的二分類(分界值或做出決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)草圖的曲線

13.其他分析方法

時間序列分析、生存總結(jié)、不對應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。