大数据入门学习指南

数据科学缺乏独立的学科体系，主要融合统计学、机器学习、数据挖掘、数据库技术、分布式计算、云计算及信息可视化等多种方法来处理和分析数据。

1、 原始数据需经收集、提取、清洗和整理等多步预处理。

2、 我们希望了解数据的形态特征及其内在规律。

3、 根据实际需求，如数据分类、预测分析或从复杂信息中挖掘潜在价值，均需通过数据建模来实现，以提升数据处理的效率与准确性。

4、 在数据分析与模型开发领域，据我观察，这三种工具使用最为广泛。其中R语言由统计学家设计，天生专注于统计计算与分析，功能高度契合数据科学需求。

5、 尽管MATLAB并非专为数据分析设计，但由于许多用户并非专职数据工作者，他们使用它更多是为了服务于自身的专业领域，如科学计算、信号处理等方向的研究与应用。

6、 Python虽非专业的数据分析工具，但作为面向对象的高级动态语言，凭借其开源生态，拥有大量功能强大的库。例如，NumPy和SciPy支持高效的矩阵运算与科学计算，为数据分析提供了坚实基础。