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    干貨分享:數據分析師應掌握的核心技能和思維

    發表時間:2018/12/5 10:30:40  作者:sjfx  瀏覽次數:1280  
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    對于很多剛開始學習數據分析的人來說,最常被問道的問題就是:我感覺自己掌握了很多數據分析技術。??孟裼質裁匆滄霾渙。

    拿到一堆數據,根本不知如何下手,從哪里開始分析?

    統計分析、建模一頓騷操作,得出的結論竟然只是常識?

    簡單、規整的數據能夠下手,遇到雜亂、多文件數據就懵逼?

    ………

    這些問題看似簡單,但是確實是大部分的人在學習過程中都會遇到的問題。真正去學習數據分析的人,都會有這樣的感覺:數據分析本身并不困難,難的是真正獲得能夠支撐決策的結論。

    就好像,即便你熟讀Python各種語法,依然不能寫出自己的程序一樣。就是算你有一把鋒利無比的劍,你不懂得招式方法,不懂馭劍之術,那就是一把廢鐵。

    所以真實的數據分析應用,應該是工具與方法、邏輯、思維的結合,你僅掌握了工具(而且深入不夠),自然不能得心應手。

    那么到底應該掌握哪些技能,掌握到什么程度,才能夠勝任真正的商業分析和職位需求呢?我們分別從技術、方法和業務三個方面來說明。

     關于技術 

    技術應該是最能夠直觀感受的層面,請別人推薦書單、尋求專業人士的指導,搜索系統的教程,幾乎都是去解決技術層面的問題。

    通常我們去提升技術,無非是找一個資源,然后開始啃。比如要偶然聽說要學Python,就哼哧哼哧開始數據結構、語句、函數、面向對象……;數據庫要學習,就找來《十日精通mySQL》《MongoDB速成指南》……

    這樣毫無目的的學習,是一件收益極低的事情,且不說這樣系統地啃大塊頭,很容易從入門到放棄,即便真正學習了一些東西,沒有真正的輸出,知識很快就不是你的了。

    所以對于沒有什么數據分析經驗的人,更建議明確數據分析的流程,針對每個流程做針對性的學習,并在每個部分做實際的訓練和內容輸出。

    我們通常把一個數據分析項目的技術流程分為“數據預處理、統計分析、探索性分析、預測性分析、可視化及報告”,那么我們就需要針對每個流程進行針對性的訓練。

    01 數據預處理

    數據清洗雖然是“臟活”,但卻是后續分析的重要保證。比如企業用戶的數據,大量的缺失、異常、錯誤,要怎樣將數據標準化?

    這里面就涉及到數據的切片、拼接、過濾、排序以及基本的索引與運算,很多時候,數據清洗能夠幫助我們掌握數據分布的基本特征,獲得對整體數據的初步感覺。

    02 統計分析

    基礎統計分析可以讓我們直觀地對數據進行描述,比如基本的統計量(極值、均值、中位數、眾數、方差等),其實就可以為我們提供基礎的描述性分析結論。

    常見的排行榜、中位數對比、平均水平、相關性、影響因素等等結果,都可以從基本統計分析中得出,需要你要掌握基本的科學計算工具。

    03 探索性分析

    相對于有目的的統計分析(當然統計也可理解為探索),探索性分析適用于我們對數據中的信息缺乏經驗的場景。通過數據可視化的方式,對數據進行更直觀的展示,很多直接觀察得不到的結論,通過圖形卻能夠很好地掌握。

    比如數據的分布規律、數據的變化趨勢……這就要求你能夠針對不同類型的數據,輸出適合的圖形(常見的條形圖、箱線圖、散點圖、熱力圖、地圖等),從中獲得信息。

    04 預測性分析

    對未來數據進行預測,往往能夠獲得比較有指導意義的結論。這就要涉及基本的建模知識,像基本的線性回歸、邏輯回歸、決策樹等模型,一般就可以建立不錯的預測模型了。

    做數據預測往往能直接提升我們的技術深度,往往一個優秀的數據分析師,也算是初級的數據挖掘工程師了。

     關于方法論 

    為什么我們要說方法論呢?因為這在某種程度上,為我們做具體的數據分析項目提供了方向。

    很多時候,我們拿到一個數據集、或者遇到一個分析問題,無從下手,很大的可能不是技術不足,而是缺少分析方法。

    比如即便是最簡單的統計分析,統計量的理解要非常深刻。哪些字段應該求和;哪些字段應該取均值;哪些字段應該進行方差分析;哪些應該進行頻率統計……這些都是建立在你對統計分析理解的基礎上。而僅僅是這些分析,就足夠得出有價值的結論。

    而對于剛上手數據分析的小白來說,探索性分析則是彌補方法論不足的重要方式。所以可視化的技能就顯得尤為重要,有人認為可視化是單純做最后的結論展示的,但事實上,可視化是進行數據分析的重要步驟。所以,盡可能多地用圖形去觀看探索數據內部的規律,是獲得數據中隱藏信息的關鍵步驟。

    這些比較通用的方法,只要你多做幾個項目,你就會有一些初步的感覺:哪些統計信息是有用的,哪些字段的信息是相對重要的,這就是我們常說的數據思維。

    當然涉及到具體的領域,還有一些比較常用的方法論,比如對比分析(數據變化、同比環比等指標)、比如用戶增長的AARRR模型、生命周期模型、漏斗分析法……

    當然,對于新手來說更重要的是,去熟悉更多的項目,嘗試更多的實踐,找到基本的分析感覺。我們遇到的大多是二維數據、時間序列、網絡數據,了解不同數據類型的分析方法,就能掌握不同領域的數據分析。

    經過實際訓練,不用多久,你就會發現,對于數據分析豁然開朗,那么你就真正上道了。

     關于業務思維 

    優秀的數據分析師一定是對業務非常了解的,這是輸出價值結論、做出優秀決策的必要條件。在做數據分析時一定切記,對于你要分析的問題,你要有明確的輸出:要得到什么結論,想弄明白的事情是什么。

    很多人一開始只學習具體的技術,沉迷于炫技,勢要寫大段的代碼,做炫酷的圖表。當然提升技術深度固然沒錯,但很可能實際在分析思維和能力上的提升并不明顯,也很難輸出有價值的內容。

    這是很多人都會走入的誤區,認為努力彌補技術上的差距,就縮短了數據分析能力的差距,但很多時候,你和專業分析師差的是提出問題、梳理邏輯和解決問題的能力。

    這種能力就源于對業務知識的理解。

    對于一個具體的分析項目,你在拿到數據之后,知道具體要去解決什么問題?需要根據分析結論去做哪些決策?現有的數據能夠去解決哪些方面的問題?

    對于具體的業務來說,哪些指標是重要的?哪些字段之間通常會有很強的相關性?探索哪些數據之間的關系會大概率獲得有價值的結果?

    通過這些問題,你就有了一條非常清晰的分析邏輯,分析的先后順序是什么,大概會得出哪些結論,甚至最終的報告如何呈現,就都不是問題了。

    所以,在尋求技術突破的同時,更建議去找具體的數據集,或明確一個分析目標,做實際的分析項目,通過這種基于問題、結論的思考,獲得數據分析的一般方法,這才是你的個人核心競爭力。

    當然在具體的項目中,遇到技術上的空缺或不足,有針對性地彌補,效率也會更高。(來源:微信公眾號ecshujufenxi)


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