一。入門：高屋建瓴

數(shù)據(jù)分析的坑很大，一開始走上這條路，就要明確基本的方向，依托于核心的思想，不然只會越走越偏，最后覺得山太高水太深，不了了之。

1.數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)其實就是對事物特征的定性指稱以及量化描述，比如一個人的身份證號，年齡，收入，身高等就構(gòu)成了一組數(shù)據(jù)：{id:001，age:45，income:10000，height:176}——如果把很多人的這些數(shù)據(jù)匯成表，便構(gòu)成了“ 結(jié)構(gòu)化 ”（也就是比較規(guī)整一致）的“ 數(shù)據(jù)空間 ”。

但是呢，有一些或者大部分的數(shù)據(jù)都不是規(guī)整的，也就是分布比較雜亂或者不是按照我們想要的那樣分布的（比如一個網(wǎng)頁中的文本數(shù)據(jù)分布），稱之為“ 非結(jié)構(gòu)化 ”的 數(shù)據(jù)空間 。

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是什么？那就是——將這些結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)， 映射 到指定格式的數(shù)據(jù)空間里面，然后進(jìn)行分析—— 數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)空間的映射 。

這句話說的比較繞，但是卻非常深刻，它告訴我們，數(shù)據(jù)分析的一個基礎(chǔ)（在實踐中也是最重要）的一件事情就是尋找合適的數(shù)據(jù)空間映射方案——某種程度上就是所謂的 數(shù)據(jù)清洗 。

2.對于一些工具的看法

沿襲上文，工具則可以分為兩種，一是基礎(chǔ)性的excel，spss，sas等數(shù)據(jù)分析軟件以及許多數(shù)據(jù)庫管理工具， 它們主要處理的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù) ，也就是給你把數(shù)據(jù)弄成了表的規(guī)整數(shù)據(jù)（當(dāng)然，這些數(shù)據(jù)很多時候也需要清洗，不過已經(jīng)不涉及數(shù)據(jù)空間映射這個問題了）；二是編程語言，包括python，R，Java，Ruby等， 這些語言工具主要是處理數(shù)據(jù)空間映射和清洗工作的 ，其中，比較常用的是python和R，前者由于其可擴(kuò)充性，已經(jīng)在大多數(shù)情況下優(yōu)于后者了。

3.學(xué)習(xí)：從天而降

所謂“從天而降”指的是從一個比較高的地方下降來學(xué)習(xí)的方法，好比是拿著一張總體的地圖去探索數(shù)據(jù)分析與挖掘的世界。推薦閱讀：《 數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn) 》。

其次，請注意一點：python學(xué)習(xí)，對于 沒有任何計算機基礎(chǔ) 的人來說， 基本上是開頭容易、越往后面越難！ （python一開始的類似自然語言的結(jié)構(gòu)很友好，但你到了函數(shù)與面向?qū)ο蟮膶W(xué)習(xí)的時候，還是必須明確引用變量的變化（也就是數(shù)據(jù)如何在內(nèi)存中流動）以及作用域的動態(tài)變化等對入門者不友好的問題。）

在這種情況下，《head first python》根本不適合，不要用它學(xué)習(xí)python！

我的建議是，花時間學(xué)習(xí)一下計算機的基本原理，然后是C語言，Java等，然后再學(xué)python，不然你到后面完全是知其然而不知其所以然！

推薦閱讀：《 計算機科學(xué)概論（第11版 》

以及：《 瘋狂Java講義 》（這本書雖然講的是java，但對數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的流轉(zhuǎn)也有講，可以作為參考，理解程序的運行。）

最后才是：《 Python基礎(chǔ)教程（第2版?修訂版） 》

然后可以看看入門的統(tǒng)計學(xué)教材：《 深入淺出統(tǒng)計學(xué) 》（很快就能看完，我當(dāng)時半天多一點就看完了。）

以及入門與深入理解數(shù)據(jù)庫原理：《 MySQL必知必會 》+《 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概念 》

有了技術(shù)基礎(chǔ)了，再看看《 R語言編程藝術(shù) 》

另外，入門者不要選擇python3.x，選擇python2.7吧。為啥？因為很多重要的模塊比如pandas還有網(wǎng)上的許多資料現(xiàn)在還是最多支持到2.7的，你選3.X對于入門那是舍近求遠(yuǎn)。

最后，可以使用《 利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 》將所有知識串接起來，感受pandas以及scipy，numpy中的數(shù)據(jù)計算 是如何體現(xiàn)數(shù)據(jù)空間映射這個深刻概念的。

二。中階：理論

中階主要是理論學(xué)習(xí)以及一些比較復(fù)雜的應(yīng)用操作。

1.理論基礎(chǔ)：書籍

良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是進(jìn)一步學(xué)習(xí)的支撐條件。

以下是推薦閱讀的書目：

1.概率論與數(shù)理統(tǒng)計：《 概率論與數(shù)理統(tǒng)計 》，進(jìn)一步學(xué)習(xí)概率與統(tǒng)計；

2.高等代數(shù)：《 高等代數(shù)簡明教程（上冊） 》，“數(shù)據(jù)空間的映射”的思想就來自于高等代數(shù)；

3.最優(yōu)化：《 最優(yōu)化理論與方法 》，參考書，中階不要細(xì)讀。

4.數(shù)據(jù)挖掘：《 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?》，偏數(shù)學(xué)，《 數(shù)據(jù)挖掘 》，偏結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫；

5.信息檢索領(lǐng)域入門：《 信息檢索導(dǎo)論 》

6.統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論快速俯瞰：《 統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法 》

7.實戰(zhàn)之于python：《 集體智慧編程 》+《 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 》

8.實戰(zhàn)之于Mahout平臺：《 Mahout實戰(zhàn) 》

2.實戰(zhàn)：利用數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)api，實戰(zhàn)學(xué)習(xí)

（1）淘寶上以及很多百度提供的一些 數(shù)據(jù)庫 ： API Store_為開發(fā)者提供最全面的API服務(wù)等，都可以下載到數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有一些經(jīng)典的研究數(shù)據(jù)庫，主要是一些大學(xué)構(gòu)建的，也可以用來訓(xùn)練模型；

（2）。學(xué)習(xí)寫 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 ，基于python，爬取文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中，文本數(shù)據(jù)分析可能涉及到中文的自然語言處理，比較麻煩，有一些模塊可以直接使用（比如jieba），如果覺得不理想，可以嘗試爬取英文頁面。另：寫爬蟲必須首先理解網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)空間，建議閱讀：《 Head First HTML與CSS、XHTML（中文版） 》；

（3）。苦練 清洗數(shù)據(jù) 的基本功——因為大多數(shù)數(shù)據(jù)工程師的主要工作都在于此，并且在清洗的過程中，深刻理解數(shù)據(jù)空間的映射。另，清洗數(shù)據(jù)必備技能：正則表達(dá)式。建議閱讀：《 正則表達(dá)式必知必會 》；

（4）。 混合編程 與 數(shù)據(jù)可視化 ：可以嘗試以python為主的混合編程（python+R）以及數(shù)據(jù)可視化，建議閱讀《 ggplot2 》

三。高階：回歸、遠(yuǎn)行、優(yōu)化與萬法歸宗

1.回歸

總的來說，數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作，看著很新，其實只是很久之前的理論知識的應(yīng)用罷了，在實戰(zhàn)領(lǐng)域，并沒有多少新的東西。

所以，從技術(shù)上講，我們需要回歸到那些最內(nèi)核的東西。

什么是最內(nèi)核的東西，那就是： 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 。

知乎上有一些言論，說算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般情況下程序員是用不到的，這句話對于一般的寫系統(tǒng)的程序員確實受用，但是對機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的程序員，卻恰恰相反：我們的主要工作就是在搞算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

比如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上其實還是基于圖的算法的應(yīng)用罷了。

推薦一本書，比《算法導(dǎo)論》好讀：《 算法（第4版） 》

2.遠(yuǎn)行

所謂遠(yuǎn)行，就是從學(xué)習(xí)的象牙塔里面走出來，走向?qū)嵱没蛘咛厥忸I(lǐng)域，比如： 金融量化分析 。

傳統(tǒng)的投資經(jīng)理，做的專業(yè)投資，本質(zhì)上根根結(jié)底是什么？那就是兩個字： 分散 。

所謂分散，說大白話就是“把雞蛋放在多個籃子里面”，但至于怎么放，放多少，都是非常復(fù)雜的，傳統(tǒng)的手段包括建立 馬科維茲模型 與 指數(shù)模型 來作為分散的參考模型。

機器學(xué)習(xí)也是可以來做分散的，并且，知名的文藝復(fù)興技術(shù)公司做的“最大熵模型”比傳統(tǒng)的那兩大模型還要好，還能夠持續(xù)跑贏大盤。

如果你對機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論有深刻理解的話，你會發(fā)現(xiàn)一個事實： 分散本質(zhì)上就是在尋找有限條件下的最大組合熵！ 最大熵模型之所以有效就是因為它使用了超級大的數(shù)據(jù)量作為基準(zhǔn)，得到了相對于傳統(tǒng)分散模型更高的熵。

這個要講很多，確實也比較高階，我就點到為止，將來再細(xì)談。

3.優(yōu)化

優(yōu)化主要是對python執(zhí)行效率的優(yōu)化——要知道，很多時候，量化分析對時間的要求非常嚴(yán)格，差之毫厘，損失成百上千萬。

這個時候，就需要了解如何優(yōu)化python。

知道嗎？python是用C寫出來的， 如果你優(yōu)化的好，你的python可能比C還要快！

優(yōu)化問題本質(zhì)上是一個局部最優(yōu)與全局最優(yōu)權(quán)衡的問題，有空細(xì)講。

優(yōu)化的另外一個問題是 數(shù)值計算 ，包括矩陣的分塊計算、并行計算，MapReduce對大量數(shù)據(jù)的處理等，這也是比較復(fù)雜的，有空細(xì)講。

4.萬法歸宗：信息論

數(shù)據(jù)處理的的最高境界，其實是對信息論的深刻理解。

算法優(yōu)化，大量問題都是把指數(shù)問題變?yōu)閷?shù)問題，其實根本原理是信息論；

量化分析，買入賣出的博弈，每一次交易如何暴露出信息的？

投資組合，如何在限制條件內(nèi)產(chǎn)生最大熵？

文本挖掘、數(shù)據(jù)壓縮，隱馬爾科夫鏈，如何用最少的信息映射原空間？