数据分析在程序员群体中的有差距，但不妨碍我们学习！

　　数据分析在程序员群体中的有差距，但不妨碍我们学习！

　　抓取网页数据工具有很多，为了更好的找工作，python可以与google进行数据交互，读取本地的google数据。1.googlesomething-youevershouldknow，这是最简单的机器学习入门工具，python版本可能要setup来源：[r02f9109e7-3b29-42e4-8f535d6467f15](点击可查看googlesomething-youevershouldknow)。

　　2.quora。这个网站也有google数据的解读，如在你感兴趣的问题。机器学习：3.summerhawks。我觉得最酷的地方就是可以对任意话题进行机器学习分析，并得到结论。5.facebook/aws/google+。6.在线维基百科。还有一些比较优秀的网站，他们也有自己的google数据来源：，除了考虑google。

　　推荐国内的几个数据分析网站：1.看数说，这是个质量比较高的网站，大部分数据来源于腾讯的，和国外的有差距，但这不妨碍我们学习！2.想读斯坦福的专业课，的页面？-英文课程比如有一门课，《datavisualization》，是通过arcgis制作地图展示商场的数据。

　　这个回答应该满足题主需求的~数据分析在程序员群体中，一直有一个争议，其具体的含义怎么理解呢？我们该怎么学习数据分析呢？作为程序员的我来说，希望给大家一些建议。希望我的回答能够帮助到大家~（先上张图，一起交流~）一、数据分析的定义数据分析的目的：利用数据分析工具进行数据分析，理解现象背后隐藏的规律，解决业务问题。

　　不同于挖掘、数据挖掘、机器学习，它的主要作用于洞察事物背后的规律。数据分析的根本目的是创造价值。通过提供数据和服务，传递分析师的洞察力，揭示新的增长机会，并减少客户等待时间。数据分析是营销和市场战略决策的基础，是传递洞察力，并挖掘潜在的客户需求的关键一环。二、数据分析的步骤1.提出问题在做数据分析前要先明确自己在分析什么东西。

　　千万不要随意的对其进行初步定义，在一开始就想解决所有的问题只会使自己更加迷茫。2.理解数据现在针对不同的数据格式存在很多种数据格式，如数据库、在线数据、excel数据等。其中excel数据最为常见，它可以分析很多种数据。数据库的格式就不再过多介绍了，只要知道它是一种关系型数据库就行了。那在做数据分析前需要将其转换为标准的数据格式：xlsx表、xls文件、excel文件。

　　确保转换后的表格、数据列名完全一致。3.数据清洗数据清洗就是将杂乱无章的数据进行整理，使之变得规范，方便数据分析。在数据清洗过程中会将缺失值、异常值、重复值、数据类型转换等因素剔除，达到数据可视化。4.构建。