数据分析在现代社会中有重要地位。掌握数据，就是掌握规律。当你了解了市场数据，对它进行分析，就可以得到市场规律。当你掌握了产品自身的数据，对它进行分析，就可以了解产品的用户来源、用户画像等等。所以说数据是个全新的视角。数据分析如此重要，它不仅是新时代的“数据结构+算法”，也更是企业争夺人才的高地。

这里我可以把数据分析分成三个重要的组成部分。

1. 数据采集。它是我们的原材料，也是最“接地气”的部分，因为任何分析都要有数据源。

2. 数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。之所以要进行数据分析，就是要找到其中的规律，来指导我们的业务。因此数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI。

3. 数据可视化。它可以说是数据领域中万金油的技能，可以让我们直观地了解到数据分析的结果。

下面我来一一为你讲解一下这三个重要的部分。

在数据采集部分中，你通常会和数据源打交道，然后使用工具进行采集。

在专栏里，我会告诉你都有哪些常用的数据源，以及如何获取它们。另外在工具使用中，你也将掌握“八爪鱼”这个自动抓取的神器，它可以帮你抓取99%的页面源。当然我也会教你如何编写Python爬虫。掌握Python爬虫的乐趣是无穷的。它不仅能让你获取微博上的热点评论，自动下载例如“王祖贤”的海报，还能自动给微博加粉丝，让你掌握自动化的快感。

第二个部分是数据挖掘，它可以说是知识型的工程，相当于整个专栏中的“算法”部分。首先你要知道它的基本流程、十大算法、以及背后的数学基础。

这一部分我们会接触到一些概念，比如关联分析，Adaboost算法等等，你可能对这些概念还是一知半解，没有关系，我会详细为你介绍这些“朋友”。

每讲完一个算法原理，我都会带你做一个项目的实战，我精选了一些典型的、有趣的项目，比如对泰坦尼克号乘客进行生存预测、对文档进行自动分类、以及导演是如何选择演员的等等。

掌握了数据挖掘，就好比手握水晶球一样，它会通过历史数据，告诉你未来会发生什么。当然它也会告诉你这件事发生的置信度是怎样的，置信度这个词你先记住就可以了，后面我们来学习它具体代表什么。

第三个就是数据可视化，这是一个非常重要的步骤，也是我们特别感兴趣的一个步骤。数据往往是隐性的，尤其是当数据量大的时候很难感知，可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构，以及分析结果的呈现。

如何进行数据可视化呢？有两种方法。

第一种就是使用Python。在Python对数据进行清洗、挖掘的过程中，我们可以使用Matplotlib、Seaborn等第三方库进行呈现。

第二种就是使用第三方工具。如果你已经生成了csv格式文件，想要采用所见即所得的方式进行呈现，可以采用微图、DataV、Data GIF Maker等第三方工具，它们可以很方便地对数据进行处理，还可以帮你制作呈现的效果。

数据采集和数据可视化的原理简单，容易理解。这两个部分注重的是工具的掌握，所以我会把重点放在讲解工具以及应用实战上。

虽然这些理论我会给你一一讲解，但纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。手拿地图，我们知道要去哪里，但是怎么去呢？我认为学习数据分析最好的方法是：在工具中灵活运用，在项目中加深理解。

刚才我们讲了数据分析全景图，包括数据采集、数据挖掘、数据可视化这三个部分。你可能觉得东西很多，无从下手，或者感觉数据挖掘涉及好多算法，有点“高深莫测”，掌握起来是不是会吃力。其实这些都是不必要的烦恼。

开篇词里我给你介绍了MAS学习法，有了这个方法，学习数据分析就是从“思维”到“工具”再到“实践”的一个过程。今天我会从更多的角度来和你分享我的学习经验，我们可以把今天的内容叫作“修炼指南”。

借用傅盛的话来说，人与人最大的差别在于“认知”，所谓成长就是认知的升级。

很多人存在对“认知“的误解，认为认知不就是概念么？那么你有没有想过，针对同一个概念，为什么不同的人掌握的程度是不一样的呢？

我们只有把知识转化为自己的语言，它才真正变成了我们自己的东西。这个转换的过程，就是认知的过程。

那么如何提升自己的学习吸收能力呢？简单地说，就是要“知行合一”。

如果说认知是大脑，那么工具就好比我们的双手，数据工程师和算法科学家每天打交道最多的就是工具。

如果你开始做数据分析的项目，你脑海中已经思考好了数据挖掘的算法模型，请牢记下面这两点原则。

1.不重复造轮子

举个数据采集的例子，我见过很多公司，都有数据采集的需求，他们认为某些工具不能满足他们个性化的需求，因此决定招人专门做这项工作。而结果怎样呢？做了1年多的实践，工资投入几十万，结果发现Bug一大堆，最后还是选择了第三方工具。耗时耗力，还没什么成效。

一个模型是否有相关的类库可以使用——这几乎是每个程序员入行被告知的第一条准则。我也会对新人反复灌输这个概念。大部分情况下你都能找到类库来完成你的想法。

2.工具决定效率

“不要重复造轮子”意味着首先需要找到一个可以用的轮子，也就是工具。我们该如何选择呢？

这取决于你要做的工作，工具没有好坏之分，只有适合与否。除去研究型的工作，大部分情况下，工程师会选择使用者最多的工具。因为：Bug少、文档全、案例多。

比如Python在处理数据挖掘上就有很多第三方库，这些库都有大量的用户和帮助文档可以帮助你来上手。

在后面的课程里，我会给你介绍最常用的工具，这些工具会让你的数据挖掘事半功倍。

选择好工具之后，你要做的就是积累 “资产”了。我们很难记住大段的知识点，也背不下来工具的指令，但是我们通常能记住故事、做过的项目、做过的题目。这些题目和项目是你最先行的“资产”。

如何快速积累这些“资产”呢？这里我送你三个字：熟练度。

把题目完成只是第一步，关键在于训练我们工具使用的“熟练度”。

高中的时候，有一次我做“八皇后”的问题，第一次解答花了一个小时的时间。当时老师明确告诉我必须在20分钟内完成，我不敢相信，从解题、思考、动手，最后完成，1个小时不算慢。但是后来我调整了思考的结构。最后我6分钟就可以完成那道题。

当熟练度增加的时候，你的思考认知模型也在逐渐提升。所以专栏中，我给你做了一个 “专属题库”，在专属题库中你可以进行自我评测，当然我也会对这些练习题进行讲解。在工作篇中，我也会和你一起分享面试技巧、探讨职场上的晋升之路。

认知三步曲，从认知到工具，再到实战，是我最想给你分享的学习建议。我看到过很多同学上课的模式，以及很多人工作中的思考模式，我特别认同“人与人最大的区别是在认知”这个观点。

他们很听老师的理论，但是这些理论最后又都还给了老师。所以我希望你在后面的15周学习里可以做到以下几点。

• 记录下你每天的认知。尤其是每次课程后，对知识点的自我理解。

• 这些认知对应工具的哪些操作。用工具来表达你对知识点的掌握，并用自己的语言记录下这些操作笔记。