在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn 。很多金融行业都是用这种类型进行分析 。所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以推荐一下几种方式：1.数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解2.Pyhton语言学习：可找海外大学的教授的免费线上课程，比如斯坦福大学的教授都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要 。
3.参加线上的比赛：阿里天池、SODA、Kaggle、Data Science Challenge / Competition、DataFountain、数据嗨客 。参加比赛有助于提升数据分析与编程能力，而且比赛赢了还有奖金 。4.还有一些网站推荐：①数据分析精选：https://www.afenxi.com/②中国统计论坛 ③数据圈④菜鸟教程：http://www.runoob.com/⑤中国大学MOOC学院：http://www.icourse163.org/⑥易百教程：http://www.yiibai.com/⑦CSDN社区：http://www.csdn.net/⑧慕课网：http://www.imooc.com/⑨W3Cschool https://www.w3cschool.cn/r/⑩大数据中国 http://www.bigdatas.cn/forum.php希望能帮到你~~~感谢大家，花了不少时间整理，爽~不嫌麻烦可以点个赞嘛~~有任何问题可评论我哟！ 。
数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？
这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了 。因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知 。数据分析 主要是面向结论 。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息 。
比如利用对比分析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论 。数据挖掘 主要是面向决策 。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值 。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据 。
需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据 。数据统计 同样是面向结论，只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量 。比如 。得出具体的总和、平均值、比率的统计值 。从广义上讲，广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向 。
【数据挖掘的方法主要有哪些,大数据挖掘】机器学习 是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科，但机器学习不会让机器产生“意识和思考”，它是概率论与统计学的范畴，是实现人工智能的途径之一 。深度学习 是机器学习的一个子领域，受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法，能够从大数据中自动学习特征，以解决任何需要思考的问题 。
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