程序员如何实现财富自由系列之：利用程序员技能进行数据分析和可视化

1.背景介绍

目前人们的生活中存在着大量的数据。如今每天都产生海量的数据，而这些数据的处理和分析是获取各种信息、进行决策和做出投资的基础。因此，学习数据处理和分析技术对于成为更好的商业领袖、社会精英、企业家和投资人都是至关重要的。

数据分析

数据分析是指从大量数据中提取有效的信息，以便于理解数据背后的逻辑关系、找出模式、预测结果并作出决策。数据分析需要使用大量的统计学知识、编程语言、数学工具和数据可视化方法。

作为一名程序员，掌握数据分析技术可以让你获得丰厚的收益。比如：

1. 数据挖掘
2. 数据分析
3. 数据科学
4. 数据工程

一般来说，程序员学习数据分析的方法主要有两种：

1. 通过一些开源库或工具完成相关的数据分析工作，如pandas、numpy等。

2. 从头开始自己动手，掌握编程语言和算法，按照一定流程将原始数据转换成有价值的信息，如数据清洗、探索性数据分析、聚类分析、回归分析、时间序列分析、关联分析等。通过这种方式，你还可以得到更全面的了解和经验，并能够运用到实际应用场景中。

2.核心概念与联系

数据的类型及存储形式

• 结构化数据（Structured Data） - 也叫“表型数据”或“行列式数据”，数据被组织成固定列和字段的表格结构。如XML、JSON、CSV、Excel等文件格式。
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