有些职场人可能对数据分析还有一点陌生。其实，数据分析其实是一项“打包”能力，它包含了数据收集、数据整理、数据挖掘、数据可视化、数据分析方法论等。
学习用 Python 做数据分析，你得到的不仅仅是一项技能，更是一把能够打开一个全新领域的钥匙。数据挖掘、人工智能、量化分析等等，无一不是建立在 Python 数据分析的基础之上。所以我们才说，用 Python 做数据分析，是起点，也是未来，如果说人工智能是万丈高楼，那么用 Python 做数据分析则是其中最重要的地基。
这个强大的交互工具被设计用来构建、共享、设计数据分析报告。在大型数据集上创建可视化有时会很麻烦。但是这个工具在使用树状地图可视化大量数据方面是很强大的。与上面所有其他工具一样，它具有数据转换、统计分析、异常检测等功能。总之，它是一个多用途的数据挖掘工具，能够自动从原始数据中提取有价值的知识(信号)。您会惊讶地发现，这种非编程工具在数据分析方面不差于R或Python。
毋庸置疑，“大数据”作为时下最火热的词汇,随之而来的数据仓库、数据挖掘、数据安全、数据分析等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
数学与应用数学专业毕业，曾就职于国内某大型电子商务公司从事用户行为、用户画像数据挖掘、数据分析工作，具备多年一线数据分析实战经验。擅长电子商务运营分析及实战，帮助公司制定业务策略。曾负责某电商公司内部数据决策平台自动化开发、某医药平台数据可视化开发、以及某金融公司hadoop平台搭建及数据挖掘，Hbase数据库维度设计。对Hadoop、Hive、Excel、MySQL、BI可视化等工具有较深研究。
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。
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