在我開始正式的“論述”之前，我想先說點(diǎn)題外話，我覺得數(shù)據(jù)類的比賽有套路可以遵循的，所以一定要使用套路來比賽。 比如，數(shù)據(jù)的清洗，降維，初期數(shù)據(jù)探索，特征工程等等。每一步都需要熟練的使用各種工具，當(dāng)然我這里就說Python和Matalb。 當(dāng)然主要的還是編程的實(shí)現(xiàn)了，我們看一張比較全面的能力圖。 主要是分為三個(gè)部分：
所以我們的準(zhǔn)備也就是三部分，語言，相關(guān)類庫，常見算法。 我這里想說一個(gè)工具是Matlab，大家可能平時(shí)不用這個(gè)，只有搞數(shù)學(xué)和工程的人用的多。但是在數(shù)據(jù)分析也是強(qiáng)的一筆 先可以從matlab的工具箱 處理多元數(shù)據(jù)什么的，都是一把好手 平行坐標(biāo)圖 我其實(shí)想放一個(gè)關(guān)于MATLAB官方的數(shù)據(jù)處理資料，找了一下沒有找到 https://ww2.mathworks.cn/help/pdf_doc/matlab/index.html翻了一下以前的文章，找到了 在這里，2018也是可以使用的 這是我們PDF里面的目錄，數(shù)據(jù)前處理，擬合，時(shí)序分析是這個(gè)里面重點(diǎn)寫的，可以抽時(shí)間試著處理一下。 Matlab官方資料，這里有我總結(jié)的更多的資料。 接下來就是正經(jīng)的編程語言了，這里選擇Python，使用人數(shù)多，資料豐富，類庫豐富，數(shù)據(jù)處理的不二之選。 https://docs.python.org/zh-cn/3/如果是從來沒有寫過程序，那這個(gè)文章可能不適合你，出去掌握一些基礎(chǔ)語法再回來。 我們對(duì)Python的使用應(yīng)該是復(fù)習(xí)，而不是預(yù)習(xí)，和初次學(xué)習(xí)。跟著官網(wǎng)的文檔使用一次，記住語法的格式。 https://pandas.pydata.org/
數(shù)據(jù)處理無論如何也繞不過去的庫，官網(wǎng)的學(xué)習(xí)資料最好 https://www.runoob.com/pandas/pandas-tutorial.html
搭配菜鳥教程，快速熟悉常見的操作，認(rèn)真操作一晚，做好筆記的記錄 https://numpy.org/
Numpy的學(xué)習(xí)方法一樣，掌握常見的操作就行 其實(shí)到這里，你的學(xué)習(xí)量就很大了。我這里停一下，配置一下分析的環(huán)境， https://www.jetbrains.com/zh-cn/dataspell/這里使用全新的數(shù)據(jù)分析工具DataSpell：
就是這個(gè) https://download.jetbrains.com/python/jetbrains-data-spell-213.4250.391.exe下載鏈接
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這里問你要不要下個(gè)索引，下次速度快點(diǎn) 下載
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