从零开始学习数据分析的全面指南与实践建议

# 从零开始学习数据分析的全面指南与实践建议
## 数据分析概述
- 基本概念
    - 定义
    - 过程
- 重要性
    - 商业决策
        - 风险评估
        - 收益预测
    - 市场研究
        - 用户行为分析
        - 竞争对手分析
    - 科学研究
        - 数据驱动的发现
        - 实验结果验证
- 数据类型
    - 定量数据
        - 计量数据
        - 离散数据
    - 定性数据
        - 名义数据
        - 有序数据
## 数据收集
- 方法
    - 问卷调查
        - 在线调查
        - 纸质调查
    - 实验
        - 对照实验
        - 随机实验
    - 观察
        - 参与观察
        - 非参与观察
- 数据来源
    - 公开数据集
    - 企业内部数据
    - 第三方数据提供商
## 数据清洗
- 数据质量
    - 缺失值
        - 插补方法
        - 删除方法
    - 重复值
        - 脱重方法
    - 异常值
        - 识别方法
        - 处理方法
## 数据可视化
- 重要性
    - 信息传达
    - 发现趋势
- 工具
    - Excel
        - 图表类型
        - 数据透视表
    - Tableau
        - 仪表板创建
        - 交互式视图
    - Matplotlib
        - 基础图形
        - 自定义图形
## 统计学概念
- 样本与总体
- 描述性统计
    - 均值
    - 中位数
    - 标准差
    - 方差
- 推断性统计
    - 置信区间
    - 假设检验
        - t检验
        - 方差分析
## 数据分析软件
- Python
    - 库
        - Pandas
        - NumPy
        - Matplotlib
    - 环境
        - Jupyter Notebook
        - Anaconda
- R语言
    - 库
        - ggplot2
        - dplyr
    - 环境
        - RStudio
## 进阶学习
- 机器学习
    - 监督学习
        - 分类
        - 回归
    - 无监督学习
        - 聚类
        - 降维
- 深度学习
    - 神经网络
    - 框架
        - TensorFlow
        - PyTorch
## 实践项目
- 练习
    - Kaggle竞赛
    - 开源项目
- 自我评估
    - 项目总结
    - 技能自测