怎样自学数据分析( 四 )
缺点：涉及的相关问题可能有遗漏，虽然可以用头脑风暴把涉及的问题总结归纳出来，但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候，尽量把涉及的问题或要素考虑周全。
使用逻辑树必须遵循以下3个原则：
【怎样自学数据分析】 要素化：把相同问题总结归纳成要素。
框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。
关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。
3、4P
定义：4P，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）
适用范围：主要用于公司整体经营情况分析。
4、用户使用行为
用户使用行为，即用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行为。
用户使用行为的完整过程
通常情况下，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。在这个锅层中，我们可以利用用户使用行为理论，梳理产品分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的产品分析指标体系。
它的缺点是用途较为单一，就是用于用户行为的研究分析。
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■网友
我们设计了一条系统的数据分析学习路径，在专栏《Python数据科学之路》中，我们仿照美剧的剧集编排方式和整体逻辑架构进行组织，一共策划了七季内容，他们环环相扣，一步步的带你踏上数据科学的高峰：
第一季：Python编程语言核心基础。快速学习python核心编程知识点，掌握探索数据科学的有力工具。
第二季：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、Matplotlib等工具包，快速具备数据分析的专业范儿。
第三季：机器学习线性代数核心-Python描述。从坐标与变换、空间与映射、相似与特征等相关基础知识点切入，最终聚焦特征值分解与主成分分析、奇异值分解与数据降维等重难点内容，环环相扣的展开线性代数与机器学习算法紧密结合的最核心内容。
第四季：利用python进行时间序列分析。时间序列分析在数据挖掘与统计分析中具有举足轻重的地位，多种实用的模型帮助人们从已有的时间序列数据中挖掘规律、预测未知，尤其是在金融量化分析领域，这绝对是不可不提、不可不用的利器。
第五季：机器学习概率统计核心-Python描述。概率统计的方法和思想是机器学习的灵魂，我们将对其条分缕析、庖丁解牛，让贝叶斯、隐马尔科夫、极大似然、熵等思想和方法为我所用、不再玄妙。
第六季：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面筑牢的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、各个击破。
第七季：实战热点深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，初步计划对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。
按照这七季的学习内容和学习路径扎扎实实的走下来，相信你一定能够成为数据分析领域的行家里手，那么，我们如何获取资料加入到这项学习中来呢？
参与方法：张雨萌-酱油哥：【小专栏】Python数据科学之路
■网友
学习数据分析的目的来看，从浅入深、从理论到实践，分为几个阶段：
1：理论阶段：数理知识和思维逻辑，此处是是否深入理论研究的入口；
2：场景应用阶段：了解数据分析应用场景，此处是是否能够将知识转换为价值的入口；
3：实操工具层面：学习和熟悉各类数据分析工具，此处是能够将价值变现的入口。
对于实操工具层面，这个没有初高级的书可以参照，就是一个产品使用的时间和了解的程度，简单的产品能够快速上手，学习速度快，复杂的产品学习速度肯定会下降。数据分析不是简单的将数据进行分析就直接得出结论的一种方式，其中还包含对分析结果的展示，展示部分可以在数据分析工具中直接进行，但是目前来看，数据分析类工具对于数据分析的能力比较强，诸如建模、预测分析等等，但是在数据可视化上却没有很支持，在R中有一些包可以实现使用简单的语句就进行数据分析结果的可视化，但是依然很复杂，在python中，同样的pandas等中都有画图的包，但是也是相对比较复杂，参数设置也相当麻烦，所以这里为大家推荐一个数据分析结果可视化的SaaS平台-网易有数。
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