有哪些危险 *** 作能瞬间清空mysql数据库

学什么

数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。

MySQL

理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。

BI商业智能工具

了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。

Python

学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化 *** 作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。

数据分析思维与理论

掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方法论、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。

掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程，能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。

机器学习

掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。

如何学

至少花三个月掌握技术

“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

花1个月学习数据库知识。

花1-2个月学习基础的统计学知识。

花1个月学习点linux的知识。

花1~2个月去学习最基础的数据分析软件的 *** 作。

数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更推荐跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。

心得 ：虽然也做过一些数据分析项目，但在过往的数据分析项目中，没有特别注重对于数据清洗相关流程的梳理，每次对这块怎么做都有些许困惑，对数据的处理没有逻辑，想到哪里做到哪里，因而常常出现错漏现象，借此文总结梳理。

看了目前的一些数据清理的文章，大多借案例来说明，由于各数据案例情况不一，因而问题也千差万别，看了陈旸老师和陈丹奕老师的一些经验总结，结合自己的一些工作学习实践，数据清洗思路梳理如下： 查看数据情况 —— “完全合一删”处理 —— 关联性

step 1 查看数据情况/预处理

由于不同的数据情况不同，因此数据清洗的第一步应仔细观察数据问题，针对这一步有以下查看方式

1 若数据太多，可选择性查看，如选择前10行查看，mysql和python均有相关 *** 作

2 若数据看不出来有无问题，

可进一步查看数据类型：如mysql中的DESC 表名 /pandas中pdinfo相关 *** 作

可进行简单描述性统计，如pandas的 pddescribe() *** 作

通过查看数据，可初步看出数据相关问题，进一步进行相关 *** 作。

step 2 “完全合一删”处理

“完全合一”：完整性、全面性、合法性、唯一性

  step2-1 “完”

确定 完整性程度 ：可以通过 比较每列数据的数量 /计数 （count)，结合step1 的初步观察来看是否有缺失值，针对缺失的情况进行填充：

1（如果数据比较重要，缺失较多）原则上先看能不能找到该值的 一手数据 ，如果能找到，尽量原数据填充

2 （如果不能找到原数据， 但能找到其他线索 ）比如虽然某人没有年龄，但是有身份z号，可以运用公式找到生日进而计算年龄

3  （如果找不到数据，也找不到线索）填充 该列数据 的 平均值/中位数/众数 等能够代表普遍情况的统计值

4  （如果找不到数据，也找不到线索,数据重要性不高） 按照 经验或者业务 需求填充 推测值

step2-2 “全”

确定数据的全面性，即是数据是否有遗漏，可以通过检查唯一列数字，如日期，从某天到某天，中间是否有哪一天的数据遗漏，这一步主要是人工检查居多

step2-3 “合”

合法性可通过step1中查看数据的数据类型和手动观察找到不合法数据，“合法性”包含两层含义的“合法”：

1 数据类型合法

数据类型 不统一或者不合适

数据类型 不统一 ：同一列数据里面有文本也有数值，无法进行相关数据 *** 作，针对这样的数据要改变数据类型，mysql与python中均有相关 *** 作

数据类型 不合适 ：如要进行计算的相关字段却使用整数类型，为方便计算，应更改数据类型为浮点型，同样要进行更改数据类型

2 数据内容合法

数据内容不合法，也有两层含义：

文本内容 不合法：字段与内容相互矛盾，比如字段为姓名，填成年龄

数值内容 不合法：一方面是数值内容不符合常识，比如年龄200岁等，还有一种需特别注意：比如客单价这一字段是由成交金额\成交客户数得到的，但是该数值却和另外两个指标计算的结果对不上

更正方法：

1 通过 条件筛选 选择出来有问题的部分进行更改

2 或者将该列的最大值/最小值/平均值/倒序查找出来，不符合一般范围的单独查看有什么问题

step2-4 “一”

唯一性即是看数据是否重复，各数据工具均有相关函数可以处理，如excel的删除重复项等等

step2-5 “删”

对于数据分析不是特别能够用得上的列，进行“删除”处理：

1 如果数据不大，不建议删除， 能隐藏就隐藏

2 如果数据量较大，删除前一定要 做好数据备份工作 ，防止删除需要的数据

step 3 关联性检查

这一步一般针对数据来源较多的数据，平时用到的情况不多，比如同一个人，在A系统和B系统的代号不同，但是其余信息完全一致，把A/B系统汇总最后就会存在重复的情况，又回到了唯一性处理的流程。

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