什么是数据分析？
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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
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具体对数据分析做了解通过下方提供的连接：
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https://baike.baidu.com/item/数据分析/6577123?fr=aladdin
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为什么要数据分析？
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希腊有一个著名的谷堆悖论。“如果１粒谷子落地不能形成谷堆，２粒谷子落地不能形成谷堆，３粒谷子落地也不能形成谷堆，依此类推，无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事实并非如此。” 这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。
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互联网时代的到来，掀起了工业革命后的浪潮，让我们又重新认识了这个世界，而且从中获得了很多有用的信息，包括日常生活，工作，学习，旅游，创业，投资，天文，军事方方面面，越来越多的信息刷新着我们的大脑，刺激着神经，网上购物已经是我们的日常应用。随着技术和科研的进步，出现了无人驾驶车，无人商店，无人酒店等等，是什么支撑着这些看似很神秘的东西呢。毋庸置疑，那就是数据分析的伟大胜果。
如何进行数据分析？
一般流程：
“数据获取-数据存储-数据清洗-Python数据建模与分析-数据可视化与报告”
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这才是我们要讨论的重点
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我们已经搭建好了python环境，是我们分析数据的强大工具和发挥个人魅力的利器（皮一下）
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首先要有数据来源，对于刚开始学习的我们，美国加州大学尔湾分校([https://uci.edu UCI])为我们提供了海量免费数据库供我们实验使用
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这里提供段老师的详细引导资料
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[http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 点这里]可以带你进入数据的海洋。 [[文件:UciMain.png|缩略图|点击看大图]]
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左边的一列是数据库根据行业/学科的分组
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中间那些个大大的就是实际的数据库了
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右上搜索条可以根据关键字搜索数据库
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在这里能看到一些数据库的重要基本信息方便我们选择
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Name：名字
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Data Types：数据类型（单变量、多变量、文字、图像等）
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Default Task：默认任务类型（分类、分组、回归等）
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Attribute Type：特征类型（整数、实数、分组（男、女）等）
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#Instances：（数据量）
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#Attributes：（特征量）
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简单实例：信用批准问题（Credit Approval）。
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我们知道，美国个人中小额贷款大多为信用贷款而非抵押贷款。那么“信用”该如何量化，对于不同的人该如何确定是否批准他的信用贷款呢？
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请点击：[http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Credit+Approval Credit Approval]： [[文件:CreditApproval.png|缩略图|点击看大图]]
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这里我们最需要关注的就是最上面的两个按钮和那个小图表了
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Data Folder：点开进入下载页面，这里面就是实际的数据库和可能有的说明文件
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Data Description：解释数据的详细信息，如每个特征的可能变量和具体代表
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小图表中包含了更详细的数据库的详细信息。
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确定了一个要用的数据库，我们就可以在Data Folder里下载，整理（清理）并使用啦！
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总得来说这些数据在初级阶段实验各种模型还是很有用的。有一个对某个数据库来说看起来美好的模型，我们在抓取数据的时候也可以以这个“某个数据库”为蓝本做工作。
还有很多别的提供数据库的网站，这里不一一赘述了。贴一个连接抛砖引玉：[https://www.kaggle.com/ 近几年很火的网站Kaggle]
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ok 根据目前段老师引领的风向呢 个人觉得 我们的要干的是Python数据建模与分析
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至于怎么建模等 见后续
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2018-12-26