如何看懂數據科學

① 跑表只看配速心率太局限！教你如何全面分析利用跑表數據

對於跑者而言，基本上人手一塊跑表，跑表提供了跑步時的心率、配速、距離等數據，可以讓跑步更科學更安全，且省去了跑步攜帶笨重手機的麻煩。

遺憾的是，跑表作為跑者支出最大的跑步耐用消費品之一， 跑者對其使用仍然存在諸多痛點，具備體現為：

1、跑者對於功能越來越強大的跑表利用率比較低，絕大多數跑者僅僅使用了跑表的基本跑步監測功能，而對於更多實用功能因為不會設置而無法充分利用；

2、跑者對於越來越豐富的跑表數據理解不充分不到位，更談不上用數據指導訓練；

如何提升跑表功能利用率，通過更深入地操作讓跑步使用體驗更好更方便一些呢？

國產跑表品牌高馳無疑是近兩年發展最受矚目的佼佼者，其產品特性鮮明，跑者尤其是成熟跑者對其口碑良好，其旋鈕式操作也大大簡化傳統跑表復雜的多按鈕式操作。

我們以高馳賣得最好的Pace2以及APEX pro為例，告訴跑者顯著提升跑表使用效率的幾個小妙招。

讓運動顯示

更直觀的操作方法

跑者有沒有發現在運動時，配速、心率、距離這幾個重要信息並不在同一頁上面，而是分別顯示在不同頁面上，你不得不旋轉按鈕才能看到不同信息，這就帶來一個不大不小的尷尬，看到了心率就看不到配速，看到了配速就看不到距離。

能不能把配速、心率、距離三個最重要的跑步參數在手錶屏幕同一頁上顯示呢？

當然可以！

你可以在高馳APP中設備-運動界面上自由進行設置，可以一屏只顯示一個參數，也可以設置一屏顯示多達六個參數。

設置運動時顯示界面

用節拍器功能

強化步頻訓練

步頻是衡量大眾跑姿最簡單最實用的指標，步頻與速度有一定關聯，速度相對慢時步頻也慢一些，反之速度快時步頻也快一些。

從正確跑姿角度而言，即便速度慢，步頻也不能太慢，速度越快也不是說步頻就越快越好。

對於大眾跑者來說，步頻保持在170-180步/分，是公認的良好步頻，而良好步頻又是衡量跑姿最為簡單直觀的參數。

用節拍器來提醒和訓練自己保持合理步頻是很多初中級跑者跑步時的一個重要做法，這樣的做法是非常值得推薦和鼓勵的。

高馳手錶提供了節拍器功能，你長按右下方的按鈕就能看到節拍器，但問題是如何在跑步時啟動節拍器呢？

同樣的道理，你正常在跑表上啟動跑步後，長按右下方的按鈕並且設置適合自己的步頻，跑表就會發出滴滴的步頻聲，聲音還蠻響亮的，完全聽得很清楚。

設置好安靜心率、最大心率、心率區間

至關重要

正確地設置心率區間對於跑者把握好訓練強度、科學訓練可以說起到決定性的作用， 但設置不正確或者只是採用默認設定區間，往往導致跑者誤解訓練。

在設置心率區間時，首先需要設置安靜心率和最大心率，所謂安靜心率是指跑者在安靜、沒有疲勞的清醒狀態下所測到的最低心率，又稱為靜息心率。

但安靜心率絕非人體一天中的最低心率，熟睡時心率還會進一步降低，且晨脈也比安靜心率更低。

而最大心率則是指跑者在進行個人極限強度運動時，所能達到的最高心率。

如果安靜心率和最大心率設置不正確，會帶來什麼問題？

舉例來說

如果一名40歲跑者最大心率是200，而設定按照最大心率180，當跑步時心率為160時，會使得心率落在不同強度區間，當最大心率設置為180時，按照儲備心率區間，心率160處於有氧動力區，而最大心率設置為200時，心率160則處於有氧耐力區。

這也解釋了一些跑者雖然跑步時心率比較高，但自己感覺並不是那麼累， 其背後的原因很有可能是與個體最大心率存在差異有關。

如果其個體體質因素使得其最大心率較高，那麼跑步時心率即便達到160，其仍然處於有氧耐力區間，自然也就是正常現象，沒什麼大驚小怪的。

安靜心率和最大心率設置不同導致跑步時心率落在不同區間

有跑者可能會問，既然手錶可以自動偵測心率，那麼何不以手錶實際測到的最低心率和最高心率自動標定為安靜心率和最大心率呢？

這涉及到跑表廠家的考慮，由於心率有時存在測不準的情況，這在冬季尤其明顯，所以跑表可能錯誤地測量了你的心率，你實際心率只有170，而跑表可能顯示200，如果以手錶測到的最高心率作為最大心率，可能就會誤導跑者。

同樣的道理，熟睡時的心率低於安靜心率，如果跑者帶著手錶睡眠，就有可能將熟睡心率作為安靜心率，這同樣背離了安靜心率的定義。

高馳手錶提供了最大心率百分比、儲備心率百分比、乳酸閾心率百分比三個心率區間，尤其是乳酸閾心率區間的設定還是具有很大的創新性。

我們不建議跑者修改儲備心率百分比、乳酸閾心率百分比的區間設定，但建議跑者修改最大心率百分比的區間設定。

因為最大心率百分比默認是按照每10個百分點設置的，比如最大心率50-60%為熱身區間、61-70%為燃脂區間、71-80%為有氧期間、81-90%為乳酸閾區間、大於90%為無氧區間，如果按照這個區間設定，乳酸閾區間就太寬了，而乳酸閾區間相對窄一些更合理，因為既然是閾值，那麼就意味著其區間較窄，心率高一點就進入無氧區間，心率低一點則進入混氧區間。

我們建議跑者可以參考丹尼爾斯訓練法的最大心率區間來修改高馳APP中的最大心率百分比區間，這樣更合理。

丹尼爾斯訓練法最大心率百分比區間

看懂豐富的跑表數據

真正實現科學訓練

高馳手錶為跑者提供了強大的指標體系，其中16個關鍵指標涵蓋了能力、訓練、負荷、效果等多個維度，告訴了跑者你的水平如何？你該如何訓練？訓練給你帶來了什麼？

如果你完全能理解這些指標，你的訓練將會變得非常「有數」。

高馳Evolab跑步指標體系

高馳手錶提供的豐富數據可以幫助跑者真正實現科學訓練

科學訓練不是一句空話，而是來自於基於數據科學指導下的精準訓練，通過高馳訓練管理平台，跑者還可以看到比APP更為詳盡的數據，這就充分滿足了一些數據控跑者的需求，你甚至還可以通過該平台設計訓練計劃，計劃可以自動同步到你的APP和手機中。

如果你真的物盡其用，跑表完全可以成為你的智能跑步教練。

② 十個有關大數的信息

十個有關大數的信息：

1）大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘 

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。大數據技術平台的出現提升了數據處理效率。其效率的提升是幾何級數增長的，過去需要幾天或更多時間處理的數據，現在可能在幾分鍾之內就會完成。

大數據的高效計算能力，為人類節省了更多的時間。我們都知道效率提升是人類社會進步的典型標志，可以推斷大數據技術將帶領人類社會進入另外一個階段。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。 

2）大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相 

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

有利於政府、企業、科學家對過去人類社會的各種歷史行為真正原因的了解，大數據統計將糾正樣本統計誤差，為統計結論不斷糾錯。大數據可以讓人類更加接近了解大自然，增加對自然災害原因的了解。 

3）大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策 

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出解人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策，大數據時代的精準營銷就是典型的應用。 

4）大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為 

在沒有大數據之前，我們了解人類行為的數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。擁有了大數據技術之後，大量的感測器如手機APP、攝像頭、分享的圖片和視頻等讓我們更加客觀的了解人類的行為。

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。可以說大數據的一個重要作用就是將人類行為數據進行收集分析，了解人類行為特點，為數據價值的商業運用提供基礎資產 

5）大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維 

人類社會的發展一直都在依賴著數據，無論是各國文明的演化，農業的規劃，工業的發展，軍事戰役及政治事件等。

但是出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。這些數據是過去沒有了解到的，通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。

依靠大數據提供的數據分析報告，人們將會發現決定一件事、判斷一件事、了解一件事不再變得困難。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

大數據發展趨勢：

1）趨勢一：數據的資源化 

何謂資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。   

2）趨勢二：與雲計算的深度結合 

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。   

3）趨勢三：科學理論的突破 

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。   

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立 

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

大數據分析： 

現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析。

(2)如何看懂數據科學擴展閱讀：

大數含義

1. 交易員術語，指匯率的頭幾位數字。

2. 數學用語，指兩個數中較大的數。

3.代表十的七十二次方。

4.大數在編程中表示超過32位二進制位的數。

③ 如何才能學好大數據

大數據職位涉及專業知識和精通編程語言。無論是Hadoop還是數據挖掘，都需要高級編程語言。因此，如果您想學習大數據開發，您需要精通至少一種高級語言。對與從事大數據行業的程序員來說，不僅要精通java開發技術，而且要了解大數據技術。

對於大數據工程師來說，大型互聯網公司都希望是具有高度統計和數學背景的人才，實踐能力和開發大規模數據處理能力是大數據工程師必備的一些要素。

學歷至少要是大專，想在程序員和大數據領域拼搏，學歷也是一個大門檻。如果向大數據轉行，學歷最好能進修。

必備技能：

Hadoop

Hive

Zookeeper

HBase

Sqoop

Spark

大數據領域有多種技術，學習與你大數據工作角色相關的技術非常重要。

④ 大數據如何入門

聽說你想要學大數據？你確定你搞清楚概念了嗎？我們來做個小測驗吧：
數據分析師在公司是干什麼的？
大數據和普通數據最大的區別是什麼？
你的日常工作中根本接觸不到大數據，你真正想學的是大數據嗎？
有點蒙圈了吧。魚君正是要幫你在最短的時間內理清這些概念，找准自己前進的方向。
大數據之「大」數據，大家會陌生嗎？不會。我們每天的日常生活都會接觸到數據。淘寶購物時貨比三家的價格，年終考核之後發給我們的獎金，發表在知乎上的文章的評論數量，這些都是數據。
從人們會計數開始，數據就有了，數據分析也是。那麼大數據呢？
說到大數據，你就繞不開互聯網。在互聯網出現之前，雖然政府部門和一些公共事業單位通過日積月累獲得了較大量的數據，但並沒有形成足夠的影響力。直到互聯網產品的出現，由於它收集用戶數據的便利性，通常在一天之內就能夠累計其他行業可能一年才能獲取的數據量。
數據量的升級造成演算法和硬體都必須要升級，操作起來的技術難度也就會提高很多。這個時候，就需要專業的技術和平台來完成存儲，處理和分析大數據的工作。比如說，大家都聽過的Hadoop平台，MapRece演算法。都是大數據時代的產物。
因此，我認為，大數據的核心，就在於大。
有一定規模的互聯網公司都會成立專門的大數據部門來管理自己產品所收集到的大數據。數據量越大，處理難度就越高，相應的，可能挖掘到的內涵也會更多。於是，大數據就成了一個產業，一個火熱的產業。
大數據圈子裡的人在大數據行業這個圈子裡，公司提供的職位大致分為三類：數據分析師，數據產品經理，數據工程師。他們緊密合作，共同驅動公司的數據決策文化。
那麼，著三種職位都是做什麼的？又該怎麼入行呢？
數據分析師
數據分析師，是使用大數據的人。核心是掌握各種數據分析工具和數據分析技能，目標是為公司管理層和產品團隊提供分析報告，幫助他們做決策。
實際工作中，數據會被處理成各種不同的類型提供給數據分析師使用，有比較原始的，有比較簡單好用的。因此，數據分析師需要掌握R, SQL，Excel, Python基礎編程等多種技能，以及熟練掌握常用的數據分析方法。
如果你立志於成為一個數據分析師甚至數據科學家，那麼我強烈建議你進行系統的學習。
數據產品經理
數據產品經理是設計數據產品的人。核心技能是數據需求分析和數據產品的設計，和其他的互聯網產品經理並沒有本質的不同。實際工作中，數據產品經理需要收集不同用戶的數據需求並且設計出好用的數據產品提供給大家，幫助他們「用數據做決定」。
怎麼入門呢？關於具體的進階流程，我希望你聽一下我在一塊聽聽上做的講座《4步讓你成為大數據產品經理》，會為你提供非常全面的介紹。
常見的推薦入門書籍有《人人都是產品經理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
數據工程師
數據工程師，簡單分兩種，一類是數據挖掘工程師，另外一類是大數據平台工程師。工程師的基本技能當然是寫代碼，寫高質量的代碼。
數據挖掘工程師主要工作是開發大數據流水線以及和數據分析師一起完成數據挖掘項目，而數據平台工程師主要工作是維護大數據平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等編程/腳本語言，熟悉各種基礎演算法即可以勝任。
如何用數據做決策
對於那些並不想轉行進入大數據圈子的人，我們要學的究竟是什麼？
我相信，在我們的日常工作中，特別是業績不佳，找不到突破口的時候，都曾想過能否用數據來幫助自己。因為我們都曾或多或少聽過一些牛逼的數據案例，比如紙尿布與啤酒之類。
舉一個簡單的例子，你經營的餐館現在狀況不佳。你可以自己拍腦袋想一堆的新點子來嘗試改善現狀。你也可以，收集整理數據，通過分析找出根本原因，並提出對應解決方案，從而扭轉局面。後者聽起來似乎更加靠譜一些。
那麼，你該收集什麼數據，做什麼分析，這就是你需要學習的：「如何用數據做決策」。從這個角度講，我認為：
人人都應該是數據分析師
學習系統的數據決策和數據分析思維，我們可以從這篇文章開始：從0到1搭建數據分析知識體系。我自己工作中常用的數據分析方法都被囊括在裡面，如果趨勢分析，多維分解，用戶分群，漏斗分析等等。請不要小看一篇文章，知識在精不在多。
你還可以從一本簡單好讀的《誰說菜鳥不會數據分析》開始搭建你的數據分析思維。
關於數據分析的書籍太多了，眾口難調，隨便一搜就有一大堆推薦。而其中所講的知識和理論其實都是類似的。最終要讓他們發揮作用，還是要和實踐結合起來。
因此，我認為，在自己的生意和工作中多實踐數據分析，多思考，遇到問題多在社群中提問和大家探討，是最好的學習辦法。我自己也一直是這樣踐行的。
帶著問題去學習，是最好的方式。
在這個過程中，隨著你對數據的深入了解，掌握更多的數據分析語言和工具。從Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的數據量也會越來越大。但你大可不必一開始就扎入這些工具的學習中，那樣會收效甚微。

⑤ 如何自學數據分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

⑥ 大數據專業主要學什麼課程

大數據專業

全稱：數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

開設課程：

數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

⑦ 學大數據需要什麼基礎

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。