如何看懂数据科学

① 跑表只看配速心率太局限！教你如何全面分析利用跑表数据

对于跑者而言，基本上人手一块跑表，跑表提供了跑步时的心率、配速、距离等数据，可以让跑步更科学更安全，且省去了跑步携带笨重手机的麻烦。

遗憾的是，跑表作为跑者支出最大的跑步耐用消费品之一， 跑者对其使用仍然存在诸多痛点，具备体现为：

1、跑者对于功能越来越强大的跑表利用率比较低，绝大多数跑者仅仅使用了跑表的基本跑步监测功能，而对于更多实用功能因为不会设置而无法充分利用；

2、跑者对于越来越丰富的跑表数据理解不充分不到位，更谈不上用数据指导训练；

如何提升跑表功能利用率，通过更深入地操作让跑步使用体验更好更方便一些呢？

国产跑表品牌高驰无疑是近两年发展最受瞩目的佼佼者，其产品特性鲜明，跑者尤其是成熟跑者对其口碑良好，其旋钮式操作也大大简化传统跑表复杂的多按钮式操作。

我们以高驰卖得最好的Pace2以及APEX pro为例，告诉跑者显着提升跑表使用效率的几个小妙招。

让运动显示

更直观的操作方法

跑者有没有发现在运动时，配速、心率、距离这几个重要信息并不在同一页上面，而是分别显示在不同页面上，你不得不旋转按钮才能看到不同信息，这就带来一个不大不小的尴尬，看到了心率就看不到配速，看到了配速就看不到距离。

能不能把配速、心率、距离三个最重要的跑步参数在手表屏幕同一页上显示呢？

当然可以！

你可以在高驰APP中设备-运动界面上自由进行设置，可以一屏只显示一个参数，也可以设置一屏显示多达六个参数。

设置运动时显示界面

用节拍器功能

强化步频训练

步频是衡量大众跑姿最简单最实用的指标，步频与速度有一定关联，速度相对慢时步频也慢一些，反之速度快时步频也快一些。

从正确跑姿角度而言，即便速度慢，步频也不能太慢，速度越快也不是说步频就越快越好。

对于大众跑者来说，步频保持在170-180步/分，是公认的良好步频，而良好步频又是衡量跑姿最为简单直观的参数。

用节拍器来提醒和训练自己保持合理步频是很多初中级跑者跑步时的一个重要做法，这样的做法是非常值得推荐和鼓励的。

高驰手表提供了节拍器功能，你长按右下方的按钮就能看到节拍器，但问题是如何在跑步时启动节拍器呢？

同样的道理，你正常在跑表上启动跑步后，长按右下方的按钮并且设置适合自己的步频，跑表就会发出滴滴的步频声，声音还蛮响亮的，完全听得很清楚。

设置好安静心率、最大心率、心率区间

至关重要

正确地设置心率区间对于跑者把握好训练强度、科学训练可以说起到决定性的作用， 但设置不正确或者只是采用默认设定区间，往往导致跑者误解训练。

在设置心率区间时，首先需要设置安静心率和最大心率，所谓安静心率是指跑者在安静、没有疲劳的清醒状态下所测到的最低心率，又称为静息心率。

但安静心率绝非人体一天中的最低心率，熟睡时心率还会进一步降低，且晨脉也比安静心率更低。

而最大心率则是指跑者在进行个人极限强度运动时，所能达到的最高心率。

如果安静心率和最大心率设置不正确，会带来什么问题？

举例来说

如果一名40岁跑者最大心率是200，而设定按照最大心率180，当跑步时心率为160时，会使得心率落在不同强度区间，当最大心率设置为180时，按照储备心率区间，心率160处于有氧动力区，而最大心率设置为200时，心率160则处于有氧耐力区。

这也解释了一些跑者虽然跑步时心率比较高，但自己感觉并不是那么累， 其背后的原因很有可能是与个体最大心率存在差异有关。

如果其个体体质因素使得其最大心率较高，那么跑步时心率即便达到160，其仍然处于有氧耐力区间，自然也就是正常现象，没什么大惊小怪的。

安静心率和最大心率设置不同导致跑步时心率落在不同区间

有跑者可能会问，既然手表可以自动侦测心率，那么何不以手表实际测到的最低心率和最高心率自动标定为安静心率和最大心率呢？

这涉及到跑表厂家的考虑，由于心率有时存在测不准的情况，这在冬季尤其明显，所以跑表可能错误地测量了你的心率，你实际心率只有170，而跑表可能显示200，如果以手表测到的最高心率作为最大心率，可能就会误导跑者。

同样的道理，熟睡时的心率低于安静心率，如果跑者带着手表睡眠，就有可能将熟睡心率作为安静心率，这同样背离了安静心率的定义。

高驰手表提供了最大心率百分比、储备心率百分比、乳酸阈心率百分比三个心率区间，尤其是乳酸阈心率区间的设定还是具有很大的创新性。

我们不建议跑者修改储备心率百分比、乳酸阈心率百分比的区间设定，但建议跑者修改最大心率百分比的区间设定。

因为最大心率百分比默认是按照每10个百分点设置的，比如最大心率50-60%为热身区间、61-70%为燃脂区间、71-80%为有氧期间、81-90%为乳酸阈区间、大于90%为无氧区间，如果按照这个区间设定，乳酸阈区间就太宽了，而乳酸阈区间相对窄一些更合理，因为既然是阈值，那么就意味着其区间较窄，心率高一点就进入无氧区间，心率低一点则进入混氧区间。

我们建议跑者可以参考丹尼尔斯训练法的最大心率区间来修改高驰APP中的最大心率百分比区间，这样更合理。

丹尼尔斯训练法最大心率百分比区间

看懂丰富的跑表数据

真正实现科学训练

高驰手表为跑者提供了强大的指标体系，其中16个关键指标涵盖了能力、训练、负荷、效果等多个维度，告诉了跑者你的水平如何？你该如何训练？训练给你带来了什么？

如果你完全能理解这些指标，你的训练将会变得非常“有数”。

高驰Evolab跑步指标体系

高驰手表提供的丰富数据可以帮助跑者真正实现科学训练

科学训练不是一句空话，而是来自于基于数据科学指导下的精准训练，通过高驰训练管理平台，跑者还可以看到比APP更为详尽的数据，这就充分满足了一些数据控跑者的需求，你甚至还可以通过该平台设计训练计划，计划可以自动同步到你的APP和手机中。

如果你真的物尽其用，跑表完全可以成为你的智能跑步教练。

② 十个有关大数的信息

十个有关大数的信息：

1）大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余 

大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的，过去需要几天或更多时间处理的数据，现在可能在几分钟之内就会完成。

大数据的高效计算能力，为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。 

2）大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相 

相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。

有利于政府、企业、科学家对过去人类社会的各种历史行为真正原因的了解，大数据统计将纠正样本统计误差，为统计结论不断纠错。大数据可以让人类更加接近了解大自然，增加对自然灾害原因的了解。 

3）大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策 

大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出解人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。 

4）大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为 

在没有大数据之前，我们了解人类行为的数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。拥有了大数据技术之后，大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观的了解人类的行为。

大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。可以说大数据的一个重要作用就是将人类行为数据进行收集分析，了解人类行为特点，为数据价值的商业运用提供基础资产 

5）大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维 

人类社会的发展一直都在依赖着数据，无论是各国文明的演化，农业的规划，工业的发展，军事战役及政治事件等。

但是出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。这些数据是过去没有了解到的，通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。

依靠大数据提供的数据分析报告，人们将会发现决定一件事、判断一件事、了解一件事不再变得困难。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。

大数据发展趋势：

1）趋势一：数据的资源化 

何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。   

2）趋势二：与云计算的深度结合 

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。   

3）趋势三：科学理论的突破 

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。   

趋势四：数据科学和数据联盟的成立 

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

大数据分析： 

现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。

(2)如何看懂数据科学扩展阅读：

大数含义

1. 交易员术语，指汇率的头几位数字。

2. 数学用语，指两个数中较大的数。

3.代表十的七十二次方。

4.大数在编程中表示超过32位二进制位的数。

③ 如何才能学好大数据

大数据职位涉及专业知识和精通编程语言。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言。因此，如果您想学习大数据开发，您需要精通至少一种高级语言。对与从事大数据行业的程序员来说，不仅要精通java开发技术，而且要了解大数据技术。

对于大数据工程师来说，大型互联网公司都希望是具有高度统计和数学背景的人才，实践能力和开发大规模数据处理能力是大数据工程师必备的一些要素。

学历至少要是大专，想在程序员和大数据领域拼搏，学历也是一个大门槛。如果向大数据转行，学历最好能进修。

必备技能：

Hadoop

Hive

Zookeeper

HBase

Sqoop

Spark

大数据领域有多种技术，学习与你大数据工作角色相关的技术非常重要。

④ 大数据如何入门

听说你想要学大数据？你确定你搞清楚概念了吗？我们来做个小测验吧：
数据分析师在公司是干什么的？
大数据和普通数据最大的区别是什么？
你的日常工作中根本接触不到大数据，你真正想学的是大数据吗？
有点蒙圈了吧。鱼君正是要帮你在最短的时间内理清这些概念，找准自己前进的方向。
大数据之“大”数据，大家会陌生吗？不会。我们每天的日常生活都会接触到数据。淘宝购物时货比三家的价格，年终考核之后发给我们的奖金，发表在知乎上的文章的评论数量，这些都是数据。
从人们会计数开始，数据就有了，数据分析也是。那么大数据呢？
说到大数据，你就绕不开互联网。在互联网出现之前，虽然政府部门和一些公共事业单位通过日积月累获得了较大量的数据，但并没有形成足够的影响力。直到互联网产品的出现，由于它收集用户数据的便利性，通常在一天之内就能够累计其他行业可能一年才能获取的数据量。
数据量的升级造成算法和硬件都必须要升级，操作起来的技术难度也就会提高很多。这个时候，就需要专业的技术和平台来完成存储，处理和分析大数据的工作。比如说，大家都听过的Hadoop平台，MapRece算法。都是大数据时代的产物。
因此，我认为，大数据的核心，就在于大。
有一定规模的互联网公司都会成立专门的大数据部门来管理自己产品所收集到的大数据。数据量越大，处理难度就越高，相应的，可能挖掘到的内涵也会更多。于是，大数据就成了一个产业，一个火热的产业。
大数据圈子里的人在大数据行业这个圈子里，公司提供的职位大致分为三类：数据分析师，数据产品经理，数据工程师。他们紧密合作，共同驱动公司的数据决策文化。
那么，着三种职位都是做什么的？又该怎么入行呢？
数据分析师
数据分析师，是使用大数据的人。核心是掌握各种数据分析工具和数据分析技能，目标是为公司管理层和产品团队提供分析报告，帮助他们做决策。
实际工作中，数据会被处理成各种不同的类型提供给数据分析师使用，有比较原始的，有比较简单好用的。因此，数据分析师需要掌握R, SQL，Excel, Python基础编程等多种技能，以及熟练掌握常用的数据分析方法。
如果你立志于成为一个数据分析师甚至数据科学家，那么我强烈建议你进行系统的学习。
数据产品经理
数据产品经理是设计数据产品的人。核心技能是数据需求分析和数据产品的设计，和其他的互联网产品经理并没有本质的不同。实际工作中，数据产品经理需要收集不同用户的数据需求并且设计出好用的数据产品提供给大家，帮助他们“用数据做决定”。
怎么入门呢？关于具体的进阶流程，我希望你听一下我在一块听听上做的讲座《4步让你成为大数据产品经理》，会为你提供非常全面的介绍。
常见的推荐入门书籍有《人人都是产品经理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
数据工程师
数据工程师，简单分两种，一类是数据挖掘工程师，另外一类是大数据平台工程师。工程师的基本技能当然是写代码，写高质量的代码。
数据挖掘工程师主要工作是开发大数据流水线以及和数据分析师一起完成数据挖掘项目，而数据平台工程师主要工作是维护大数据平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等编程/脚本语言，熟悉各种基础算法即可以胜任。
如何用数据做决策
对于那些并不想转行进入大数据圈子的人，我们要学的究竟是什么？
我相信，在我们的日常工作中，特别是业绩不佳，找不到突破口的时候，都曾想过能否用数据来帮助自己。因为我们都曾或多或少听过一些牛逼的数据案例，比如纸尿布与啤酒之类。
举一个简单的例子，你经营的餐馆现在状况不佳。你可以自己拍脑袋想一堆的新点子来尝试改善现状。你也可以，收集整理数据，通过分析找出根本原因，并提出对应解决方案，从而扭转局面。后者听起来似乎更加靠谱一些。
那么，你该收集什么数据，做什么分析，这就是你需要学习的：“如何用数据做决策”。从这个角度讲，我认为：
人人都应该是数据分析师
学习系统的数据决策和数据分析思维，我们可以从这篇文章开始：从0到1搭建数据分析知识体系。我自己工作中常用的数据分析方法都被囊括在里面，如果趋势分析，多维分解，用户分群，漏斗分析等等。请不要小看一篇文章，知识在精不在多。
你还可以从一本简单好读的《谁说菜鸟不会数据分析》开始搭建你的数据分析思维。
关于数据分析的书籍太多了，众口难调，随便一搜就有一大堆推荐。而其中所讲的知识和理论其实都是类似的。最终要让他们发挥作用，还是要和实践结合起来。
因此，我认为，在自己的生意和工作中多实践数据分析，多思考，遇到问题多在社群中提问和大家探讨，是最好的学习办法。我自己也一直是这样践行的。
带着问题去学习，是最好的方式。
在这个过程中，随着你对数据的深入了解，掌握更多的数据分析语言和工具。从Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的数据量也会越来越大。但你大可不必一开始就扎入这些工具的学习中，那样会收效甚微。

⑤ 如何自学数据分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

⑥ 大数据专业主要学什么课程

大数据专业

全称：数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。

开设课程：

数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

⑦ 学大数据需要什么基础

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。