r语言数据挖掘课程5000字知识总结 如何在业余时学数据分析？
如何在业余时学数据分析？
工业互联网这个活跟单纯的程序开发还真不一样，具有很强的业务属性。越贴近业务，对业务的支撑越强，价值及重要性就越高。单纯熟练掌握技术及开发工具，而没有行业领域业务知识积累的话，很难成为高水平的人员。我的客户（主要是一线业务人员）不止一次抱怨说他们IT部门做出来的分析总是隔着一层皮，触及不到业务痛点。
而且，行业领域知识又是有区隔的，做电商分析的不一定做的了零售分析，做零售分析的不一定做的了物流分析，做物流分析的不一定做的了金融分析或保险分析等等。
结论：熟练掌握程序语言、工具及数理统计基础的情况下，看看对哪个行业感兴趣，尝试去深入了解这个行业，找一些相关数据练手，慢慢积累经验。随着行业企业洞察力的逐步提升，离真正的云计算人员的也就越来越近。
r语言程序设计是什么？
hadoop是统计、计算和一体化的高级语言。开源，有可扩展的软件包和众多的应用。
python数据结构其实以数据类型的出现，有数据框，数组、向量和矩阵，因子和列表。数据框dataframe是统计专业常用数据集，而因子factor是分类所用的方法，表明了scala鲜明的经济统计色彩。向量vector类似一维数组，但是没有行名和列名，只有标签names。数组array包括一维数组，二维数组和三维数组和多维数组，三维数组有行、列和层，有行名rownames和列名colnames。矩阵4runner是二维数组，但是具有矩阵计算的性质。列表list不仅具有c语言结构struct的特征，而且性质是向量，因此是数据结构中的广义表。
c#的数据结构中，没有树和图。树可用静态数组实现，应用索引方法。而图在软件包igraph中提供的函数实现，java的图称为网络数据格式，所以能分析物理结构和计算机网络。
高级语言
c语言有程序的控制结构和函数function。尽管spss是解释型语言，但是可以用编译的实现，调用方法是source(file.R)命令。c#的软件包能在软件环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。软件包有7000多，在统计、心理学计算、金融、经济学、物联网ai，5g、高性能计算，混合建模、深度学习、自动驾驶方面有实际应用。
程序中加载软件包的命令，
gtlibrary(parallel)#人工智能软件包，单线程多核
查找软件包中所有函数，
gtlibrary(helpparallel)
gthelp(packetparallel)
c#和解释型语言一样，没有变量声明。c#能编写c程序，应用Rcpp软件包。
语言风格
统计的spss，称为数据操作，仅仅是用命令处理数据，将数据分组，参数估计与结果检验。金融数据分析，则是建立算法的，检验模型与数据拟合效果，因此数据操作好像没有明显的语言意义，实质上没有明显的程序风格。
金融专业的的python，称为建模的音乐。因子的应用方法、混合软件、并行程序设计、编写软件包，都是需要高超的数据库和鲜明的硬件风格，因此不同软件包的函数的程序运行时间不同。
python程序执行时间的函数是system.time(function)，参数是系统执行的函数function。
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