认识达内从这里开始

    大数据分析线上课程通常涵盖从基础理论到工具应用、再到实战分析的全链条知识，旨在培养学生从海量数据中提取有价值信息的能力。以下是线上课程的核心学习内容：

    一、基础理论：构建数据分析的“内功”
    统计学基础
    描述性统计：均值、中位数、方差、标准差等数据特征描述。
    推断性统计：假设检验、置信区间、P值、回归分析、方差分析等。
    概率分布：正态分布、泊松分布、二项分布等在数据建模中的应用。
    线性代数与微积分：矩阵运算、向量空间（用于数据降维如PCA）、导数与梯度下降算法（支撑机器学习优化）。
    业务逻辑转化
    将业务问题转化为数据问题（如“如何提升用户留存”→“分析留存用户与流失用户的行为差异”）。
    数据清洗、特征工程、建模、验证的标准化流程。
    二、工具应用：掌握处理海量数据的“利器”
    编程语言
    Python：主流选择，学习Pandas（数据清洗、处理）、NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）等库。
    SQL：数据库查询语言，掌握数据提取（SELECT）、筛选（WHERE）、聚合（GROUPBY）、连接（JOIN）等操作。
    R语言（进阶）：在统计分析和可视化领域更专业，适合学术研究或复杂统计建模。
    Scala/Java（辅助）：用于Hadoop和Spark等大数据处理框架的编程。
    大数据处理框架
    Hadoop生态：HDFS（分布式存储）、MapReduce（并行计算）、Hive（数据仓库工具，用类SQL语言分析海量数据）。
    Spark：内存计算框架，处理速度快于Hadoop，支持Scala/Python/Java编程。
    Flink（进阶）：实时数据处理框架，适合低延迟、高吞吐的场景。
    数据可视化工具
    基础工具：Tableau、PowerBI（拖拽式操作，快速制作交互式仪表盘，适合业务汇报）。
    编程工具：Python的Plotly、Bokeh（生成交互式网页可视化）。
    进阶工具：ECharts（基于JavaScript，用于定制化网页可视化）。
    三、核心技术：从数据中挖掘价值的“魔法”
    机器学习
    监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、XGBoost等，用于预测或分类。
    无监督学习：K-Means聚类、PCA降维、关联规则分析，用于发现数据内在结构。
    模型评估：准确率、召回率、F1值、ROC曲线、均方误差等指标。
    特征工程：缺失值处理、异常值检测、数据标准化/归一化、特征选择与组合。
    深度学习（进阶）
    使用TensorFlow/PyTorch框架处理图像、文本等非结构化数据（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）。
    数据挖掘技术
    分类：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等算法。
    聚类：K-means、层次聚类等算法。
    关联规则：如市场篮分析中的“啤酒与尿布”现象。
    序列模式：用于分析时间序列数据（如股票价格预测）。
    四、实战分析：将理论转化为解决实际问题的能力
    行业案例实战
    电商：用户画像分析、商品推荐、销量预测、复购率分析。
    金融：风控模型（信用卡欺诈检测）、客户流失预警、信贷评分。
    互联网：用户行为分析（漏斗转化、留存分析）、APP埋点数据解读。
    医疗：患者数据统计、疾病风险预测。
    项目实践
    基于真实数据集（如Kaggle竞赛数据、企业脱敏数据）完成完整分析流程，例如：
    “用电商用户数据构建复购预测模型”。
    “通过交通数据优化城市通勤路线”。
    五、前沿拓展：探索大数据的未来方向
    数据仓库与ETL
    数据存储架构设计、数据抽取-转换-加载的流程（如使用Kettle工具）。
    云计算平台
    在AWS、阿里云等平台上部署数据分析项目，利用云资源处理海量数据。
    业务领域知识
    结合具体行业（如零售、金融）的业务逻辑，让分析结论更具落地性。
    数据伦理与隐私保护
    学习数据隐私保护技术（如数据匿名化、加密）、遵守GDPR等法律法规。