java決策樹演算法

Ⅰ python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用sql語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，javaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

Ⅱ 如何使用Java Weka開源項目，實現J48決策樹、支持向量機演算法，在10個UCI數據集上對這兩個演算法進行性能

publicstaticvoidRegular()throwsException{
Fileinputfile=newFile("F:\weka\eucalyptus_Train.arff");
ArffLoaderloader=newArffLoader();
loader.setFile(inputfile);

InstancesinsTrain=loader.getDataSet();
insTrain.setClassIndex(insTrain.numAttributes()-1);

inputfile=newFile("F:\weka\eucalyptus_Test.arff");
loader.setFile(inputfile);
InstancesinsTest=loader.getDataSet();
insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);

doublesum=insTest.numInstances();
intright=0;
Classifierclas=newJ48();
//Classifierclas=newweka.classifiers.bayes.BayesNet();
clas.buildClassifier(insTrain);

for(inti=0;i<sum;i++){
if(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))==insTest.instance(i).classValue()){
right++;
}
System.out.println(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))+":"+insTest.instance(i).classValue());
}
System.out.println("分類准確率："+right/sum);
}

svm的話，要用一個wlsvm的包。 代碼是一樣的，就是Classifier class= new J48()這里要用svm的實例

Ⅲ 人工智慧是學習什麼

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎。

線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎。

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：

1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；

9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去
人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的鑽研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

根據網路給的定義，人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
網路關於人工智慧的定義詳解中說道：人工智慧是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
綜上，從定義上講，人工智慧是一項技術。

Ⅳ java轉行大數據要學習哪些技術

對於Java程序員，大數據的主流平台hadoop是基於Java開發的，所以Java程序員往大數據開發方向轉行從語言環境上更為順暢，另外很多基於大數據的應用框架也是Java的，所以在很多大數據項目里掌握Java語言是有一定優勢的。
當然，hadoop核心價值在於提供了分布式文件系統和分布式計算引擎，對於大部分公司而言，並不需要對這個引擎進行修改。這時候除了熟悉編程，你通常還需要學習數據處理和數據挖掘的一些知識。尤其是往數據挖掘工程師方向發展，則你需要掌握更多的演算法相關的知識。
對於數據挖掘工程師而言，雖然也需要掌握編程工具，但大部分情況下是把hadoop當做平台和工具，藉助這個平台和工具提供的介面使用各種腳本語言進行數據處理和數據挖掘。因此，如果你是往數據挖掘工程方向發展，那麼，熟練掌握分布式編程語言如scala、spark-mllib等可能更為重要。
Java程序員轉大數據工程師的學習路線圖：
第一步：分布式計算框架
掌握hadoop和spark分布式計算框架，了解文件系統、消息隊列和Nosql資料庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；
第二步：演算法和工具
學習了解各種數據挖掘演算法，如分類、聚類、關聯規則、回歸、決策樹、神經網路等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已經提供了演算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些介面和腳本語言開始學習這些演算法。
第三步：數學
補充數學知識：高數、概率論和線代
第四步：項目實踐
1)開源項目：tensorflow：Google的開源庫，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備；
2)參加數據競賽
3)通過企業實習獲取項目經驗
如果你僅僅是做大數據開發和運維，則可以跳過第二步和第三步，如果你是側重於應用已有演算法進行數據挖掘，那麼第三步也可以先跳過。

Ⅳ java 分類器演算法問題！！急。。。。

判斷一個次的極性是要根據它的屬性來判斷的，所以你要先確定用那些屬性來表示一個詞，一條記錄包括對詞描述的屬性和一般屬性（詞的長度，包括的音標，後綴，詞根等）和分類屬性（正面和負面的），這樣才能形成一個數據集，提供給演算法進行分類，所以第一步是形成數據集。
然後可以有特徵選擇之類的預處理步驟，再根據分類演算法進行分類（分類的演算法網路上都有代碼,自己找下），用演算法的模型對要分類的詞進行分類，最後做個界面什麼的，好看點。
演算法的話很多啊，象決策樹，kNN之類的就比較簡單，你是做本科畢業設計嗎？如果是的話，反正要求不高，演算法不重要，找現成的代碼就行。
可以找些資料看，知道分類是怎麼回事就好。svm要證明的話需要數學功底，只是要用的話，呵呵，就下現成代碼好了。
不知道你是不是要問這個，希望能幫到你。

Ⅵ 學人工智慧要學些什麼

、數學基礎。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智慧必備的數學基礎知識，包括線性代數、概率論、最優化方法等。
2、機器學習。機器學習的作用是從數據中習得學習演算法，進而解決實際的應用問題，是人工智慧的核心內容之一。這一模塊覆蓋了機器學習中的主要方法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類等。
3、人工神經網路。作為機器學習的一個分支，神經網路將認知科學引入機器學習中，以模擬生物神經系統對真實世界的交互反應，並取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經網路中的基本概念，包括多層神經網路、前饋與反向傳播、自組織神經網路等。
4、深度學習。簡而言之，深度學習就是包含多個中間層的神經網路，數據爆炸和計算力飆升推動了深度學習的崛起。這一模塊覆蓋了深度學習的概念與實現，包括深度前饋網路、深度學習中的正則化、自編碼器等。
5、神經網路實例。在深度學習框架下，一些神經網路已經被用於各種應用場景，並取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經網路實例，包括深度信念網路、卷積神經網路、循環神經網路等。
6、深度學習之外的人工智慧。深度學習既有優點也有局限，其他方向的人工智慧研究正是有益的補充。這一模塊覆蓋了與深度學習無關的典型學習方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學習、知識圖譜等。
7、應用場景。除了代替人類執行重復性的勞動，在諸多實際問題的處理中，人工智慧也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智慧技術在幾類實際任務中的應用，包括計算機視覺、語音處理、對話系統等。

Ⅶ java問題

只要加到比較方法之中就可以
如：比較方法如下
for(int i=0;i<100;i++)
for(int j=i;j<100;j++){
if(array[i]>array[j]){
int temp=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=temp;
}
}
把：：
比較次數compare_count、交換次數exchange_count、探測次數probe_count）加到裡面就可以

for(int i=0,compare_count=0;i<100;i++)
for(int j=i;j<100;j++){
if(array[i]>array[j]){
compare_count++;
int temp=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=temp;
exchange_count++;
}
}

就可以了
各種排序方法的綜合比較

一、時間性能

按平均的時間性能來分，有三類排序方法：
時間復雜度為O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和歸並排序，其中以快速排序為最好；

時間復雜度為O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和簡單選擇排序，其中以直接插入為最好，特別是對那些對關鍵字近似有序的記錄序列尤為如此；

時間復雜度為O(n)的排序方法只有，基數排序。

當待排記錄序列按關鍵字順序有序時，直接插入排序和起泡排序能達到O(n)的時間復雜度;而對於快速排序而言，這是最不好的情況，此時的時間性能蛻化為O(n2)，因此是應該盡量避免的情況。
簡單選擇排序、堆排序和歸並排序的時間性能不隨記錄序列中關鍵字的分布而改變。
二、空間性能

指的是排序過程中所需的輔助空間大小。

1. 所有的簡單排序方法(包括：直接插入、起泡和簡單選擇)和堆排序的空間復雜度為O(1)；

2. 快速排序為O(logn )，為棧所需的輔助空間;

3. 歸並排序所需輔助空間最多，其空間復雜度為O(n );

4.鏈式基數排序需附設隊列首尾指針，則空間復雜度為O(rd )。

三、排序方法的穩定性能

1. 穩定的排序方法指的是，對於兩個關鍵字相等的記錄，它們在序列中的相對位置，在排序之前和經過排序之後，沒有改變。

2. 當對多關鍵字的記錄序列進行LSD方法排序時，必須採用穩定的排序方法。

3. 對於不穩定的排序方法，只要能舉出一個實例說明即可。

4. 快速排序和堆排序是不穩定的排序方法。

四、關於「排序方法的時間復雜度的下限」

本章討論的各種排序方法，除基數排序外，其它方法都是基於「比較關鍵字」進行排序的排序方法，可以證明，這類排序法可能達到的最快的時間復雜度為O(n logn )。(基數排序不是基於「比較關鍵字」的排序方法,所以它不受這個限制)。

可以用一棵判定樹來描述這類基於「比較關鍵字」進行排序的排序方法。

例如，對三個關鍵字進行排序的判定樹如下：

描述排序的判定樹有兩個特點：

1.樹上的每一次「比較」都是必要的;

2.樹上的葉子結點包含所有可能情況。

則由上圖所示「判定樹的深度為4」可以推出「至多進行三次比較」即可完成對三個關鍵字的排序。反過來說，由此判定樹可見，考慮最壞情況，「至少要進行三次比較」才能完成對三個關鍵字的排序。

對三個關鍵字進行排序的判定樹深度是唯一的。即無論按什麼先後順序去進行比較，所得判定樹的深度都是3。

當關鍵字的個數超過3之後，不同的排序方法其判定樹的深度不同。例如，對4個關鍵字進行排序時，直接插入的判定樹的深度為6, 而折半插入的判定樹的深度為5。

可以證明，對4個關鍵字進行排序，至少需進行5次比較。因為，4個關鍵字排序的結果有4!=24種可能，即排序的判定樹上必須有24個葉子結點，其深度的最小值為6。

一般情況下，對n個關鍵字進行排序，可能得到的結果有n! 種，由於含n! 個葉子結點的二叉樹的深度不小於 , 則對n個關鍵字進行排序的比較次數至少是

。利用斯蒂林近似公式

所以，基於「比較關鍵字」進行排序的排序方法，可能達到的最快的時間復雜度為O(n logn )。

快速排序是對冒泡排序的一種改進。它的基本思想是：通過一躺排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一不部分的所有數據都要小，然後再按次方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。

假設要排序的數組是A[1]……A[N]，首先任意選取一個數據（通常選用第一個數據）作為關鍵數據，然後將所有比它的數都放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱為一躺快速排序。一躺快速排序的演算法是：

1）、設置兩個變數I、J，排序開始的時候I：=1，J：=N；

2）以第一個數組元素作為關鍵數據，賦值給X，即X：=A[1]；

3）、從J開始向前搜索，即由後開始向前搜索（J：=J-1），找到第一個小於X的值，兩者交換；

4）、從I開始向後搜索，即由前開始向後搜索（I：=I+1），找到第一個大於X的值，兩者交換；

5）、重復第3、4步，直到I=J；

例如：待排序的數組A的值分別是：（初始關鍵數據X：=49）

A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7]：

49 38 65 97 76 13 27

進行第一次交換後： 27 38 65 97 76 13 49

( 按照演算法的第三步從後面開始找

進行第二次交換後： 27 38 49 97 76 13 65

( 按照演算法的第四步從前面開始找>X的值，65>49,兩者交換，此時I：=3 )

進行第三次交換後： 27 38 13 97 76 49 65

( 按照演算法的第五步將又一次執行演算法的第三步從後開始找

進行第四次交換後： 27 38 13 49 76 97 65

( 按照演算法的第四步從前面開始找大於X的值，97>49,兩者交換，此時J：=4 )

此時再執行第三不的時候就發現I=J，從而結束一躺快速排序，那麼經過一躺快速排序之後的結果是：27 38 13 49 76 97 65，即所以大於49的數全部在49的後面，所以小於49的數全部在49的前面。

快速排序就是遞歸調用此過程——在以49為中點分割這個數據序列，分別對前面一部分和後面一部分進行類似的快速排序，從而完成全部數據序列的快速排序，最後把此數據序列變成一個有序的序列，根據這種思想對於上述數組A的快速排序的全過程如圖6所示：

初始狀態 {49 38 65 97 76 13 27}

進行一次快速排序之後劃分為 {27 38 13} 49 {76 97 65}

分別對前後兩部分進行快速排序 {13} 27 {38}

結束 結束 {49 65} 76 {97}

49 {65} 結束

結束

圖6 快速排序全過程

1）、設有N（假設N=10）個數，存放在S數組中；
2）、在S[1。。N]中任取一個元素作為比較基準，例如取T=S[1]，起目的就是在定出T應在排序結果中的位置K，這個K的位置在：S[1。。K-1]<=S[K]<=S[K+1..N]，即在S[K]以前的數都小於S[K]，在S[K]以後的數都大於S[K]；

3）、利用分治思想（即大化小的策略）可進一步對S[1。。K-1]和S[K+1。。N]兩組數據再進行快速排序直到分組對象只有一個數據為止。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

如具體數據如下，那麼第一躺快速排序的過程是：

數組下標：

45 36 18 53 72 30 48 93 15 36

5） 36 36 18 15 30 45 48 93 72 534） 36 36 18 15 45 30 48 93 72 533） 36 36 18 15 72 30 48 93 45 532） 36 36 18 45 72 30 48 93 15 53

program kuaisu(input,output);
const n=10;
var
s:array[1..10] of integer;
k,l,m:integer;

procere qsort(lx,rx:integer);
var
I,j,t:integer;
Begin
I:lx;j:rx;t:s[I];
Repeat
While (s[j]>t) and (j>I) do
Begin
k:=k+1;
j:=j-1
end;
if I<j then
begin
s[I]:=s[j];I:=I+1;l:=l+1;
while (s[I]<t) and (I<j) do
begin
k:=k+1;
I:=I+1
End;
If I<j then
begin
S[j]:=s[I];j:=j-1;l:=l+1;
End;
End;
Until I=j;
S[I]:=t;I:=I+1;j:=j-1;l:=l+1;
If lx<j then qsort(lx,j);
If I<rx then qsort(I,rx)
End;{過程qsort結束}

Begin
Writeln('input 10 integer num:');
For m:=1 to n do read(s[m]);
K:=0;l:=0;
Qsort(l,n);
Writeln('排序後結果是：')；
For m:=1 to n do write(s[m]:4)
End.

通過一躺排序將45放到應該放的位置K，這里K=6，那麼再對S[1。。5]和S[6。。10]分別進行快速排序。程序代碼如下：<49,兩者交換，此時J:=6>

Ⅷ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）

網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數據存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合並：符合各種邏輯關系的合並操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。

python數據分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。

系統實戰

這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。

如何進行實戰呢？

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預測訓練賽

美國King County房價預測訓練賽

北京PM2.5濃度分析訓練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！