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数据分析
如何自学数据分析?
发布时间:2020-02-08    信息来源:未知    浏览次数:

  我们去翻一下招聘网站的JD,几乎没有一个岗位叫初级数据分析师,并且很多公司是没有数据分析师这个岗位,即便是招聘网站上叫数据分析师,当你入职之后,会告诉你有个对内的岗位职称,比如“XX助理”“数据专员”等等;

  也提醒下,很多公司分不清楚导致JD都是copy的,所以看到写了很多HIVE 、SPARK什么,还有什么建模啊等,不要慌张~我曾经有个面试,过去面试告诉我,就是表哥表姐,甚至有可能做行政的工作。我问她为啥叫数据分析师呢? 她说填考勤要用EXCEL表格啊! (脸上笑嘻嘻...)

  我是在7月1日裸辞的,这里不建议大家去裸辞,我是上一份工作实在见不得直属空降领导作威作福,把KPI当做权欲的工具,每个月做的越多,钱扣的越多,所以才裸辞了,辞职之后人清气爽!

  辞职之后出去旅游了半个多月,线日左右拿到了offer,是一家做在线教育的公司。

  期间接到的面试邀约差不多二十个了吧,从上市公司到50人小公司都有邀约,各位往下看。

  我自身是做过4年多的电商运营,用Excel做数据分析基本上是轻车熟路,然而招聘网站上的数据分析师的JD基本上都要求EXCEL、SQL、PYTHON以及SPSS、SAS等。但是千万不要对这些JD麻痹了,首先对自己的定位要非常清楚。

  我自身是没有任何编程基础的,python只是知道皮毛,学过一段时间非常吃力。

  当然我得EXCEL深挖了一些,比如Power Query和Power Pivot 、Power BI,这些基本上问题不大,所以处理几万级别的数据体量问题不大。

  什么叫实质性的项目,就是结合过往工作经历,通过一些“包装”,转化成数据分析的项目。

  因为一旦你的项目写上简历上,意味着面试官肯定会问项目做的过程,所以结合你自己的过往工作经历,你就可以在面试的轻车熟路的讲解你的项目,给面试官造成你的技能和分析思路都是胸有成竹,加分的啦!

  很简单,你面试的数据分析师,在数据体量上是一个坎!比如我面试的某互联网巨头公司,我可能包装的不够,因为确实之前的公司是做2B的,数据量不可能那么大,所以面试官听说我月处理数据量只有3-5千而已,一脸惊讶的看着我说,我们日常处理量是100多万,后面就凉凉了。

  1、一张纸!简历篇幅控制在一张纸,不要写一堆废线、简历从上至下,依次顺序建议是: 基础信息(姓名、电话、意向岗位、邮箱)、

  、工作经历、个人评价、教育经历。3、项目最为重要,建议是发表在知乎上,通过超链接转跳。

  4、工作经历在写工作内容的时候,尽量往数据分析上靠。例如:通过EXCEL完成业务部门数据分析支持工作,分析的结果是什么,达到的效果是什么。

  5、个性化准备简历,比如你对3家公司有意向,你可以分别准备三份简历,在工作经历和项目经历描述的语句上尽量迎合目标公司的JD,这样邀约面试的概率会大一点。

  1、提前看下邀约公司的背景以及业务类型,结合自己的工作经历,总结下自己的看法。

  2、提前到邀约公司,千万别迟到或者卡点到,你的气息和情绪短时间内难以平复,对面试回答可能会有一定的影响。

  3、面试中千万不要结束话题。当遇到面试官刁难或者不会的问题,也不要慌张(我自己慌张过),尽量想办法转移到自己擅长的话题上,偷龙转凤,可能面试官对你有另外一番看法。

  我曾经想过这里写面试十大幻觉的,想了下还是算了,其实更多的是自己的心态问题。记住八个字:不以物喜,不以己悲!

  心态在面试完后等结果的时候是一个很脆弱的东西,我曾经在某互联网巨头公司终面都过了,工资都敲定了,静等offer,感觉自己终于迎来了事业的转折点。结果到了要发offer的时候,hr说公司在做组织架构的调整,岗位入职全部延后,简直是雷从天降,我都已经全然做好要入职的准备了,甚至还为此大肆庆祝了一番,结果缺等来了这样一个消息,那一刻我有点接受不了。当我收到这个消息的时候,我正在之前面试的一家做终面,看到那个消息有点影响到我这家公司的终面,回答人事总监的问题时候,有点结结巴巴,导致也凉凉了。

  当投递的这么多公司面试完之后,不管好消息或者没有消息(就是凉凉了),都不要打断自己前行的脚步,因为只有你拿到多个offer才有选择权。

  1、不管是转行或者应届生,我都奉劝大家给自己足够多的时间学习和准备。我得准备时间只有短短1个多月,要养家~!

  2、不管是EXCEL、SQL还是python,甚至有的公司会要求SPSS、SAS、R等,在学习过程中,千万不要浮躁。我就是学习SQL浮躁了点,觉得我能取数就行了,结果被一个DBA面试的时候对数据库的类型和底层架构不是很了解,只知道在NAVICAT里学SQL语句取数就可以了。

  进行知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算法,可以进行深层次的客户识别、画像,以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。

  处理海量异构数据,借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。

  流处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法;平台架构人员:负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护。

  数据分析是基于商业目的,收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息,并指导实践的过程。

  ,主要是现状分析、原因分析和预测分析。过程主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告6个阶段。

  一个分析项目,它的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心,随后整理分析框架和分析思路。

  例如,减少新客户的流失、赢咖2娱乐登录优化活动效果、提高客户响应率等。每个项目对数据的要求不同,使用的分析手段也是不一样的。(本文第三部分将详细介绍4种常用分析框架。)

  数据收集是数据分析的基础,按照确定的分析框架,有目的的收集、整合相关数据。

  数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,它是数据分析前必不可少的阶段,也是整个数据分析过程中最占据时间的,耗费时间的程度取决于整个项目对数据仓库和数据质量的要求。

  在明确了分析目的与框架,收集处理好数据后,就可以开始着手进行数据分析了。我们需要通过特定手段、多种方法和行业技巧对数据进行探索,从中发现因果关系、内容联系和业务规律等,为商业目的提供参考。

  在分析方法方面,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等概念,及他们的原理、使用范围、优缺点;在分析工具方面,数据分析师一般首选Excel,同时搭配一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

  俗话说:字不如表,表不如图。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。一般情况下,数据分析的结果都是通过图表方式来呈现的。

  常用的图表包括:饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。

  最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的呈现。通过分析报告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。

  一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以让阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。

  ,不仅仅是找出问题,后者是更重要的,否则称不上好的分析,同时也失去了报告的意义,数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析,不能舍本求末。

  管理方面的理论模型有:PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。

  本文主要说明:5W2H、逻辑树、4P、用户使用行为这4个比较实用的理论。

  定义:何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much)

  优点:广泛应用于企业营销、管理活动,对于决策和执行性的活动措施非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。

  定义:逻辑树,又称问题树、演绎树或分解树等。它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

  优点:逻辑树的作用主要是帮你理清自己的思路,避免进行重复、无关的思考。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

  缺点:涉及的相关问题可能有遗漏,虽然可以用头脑风暴把涉及的问题总结归纳出来,但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候,尽量把涉及的问题或要素考虑周全。

  通常情况下,用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠诚用户。在这个锅层中,我们可以利用用户使用行为理论,梳理产品分析的各关键指标之间的逻辑关系,构建符合公司实际业务的产品分析指标体系。

  中,我们仿照美剧的剧集编排方式和整体逻辑架构进行组织,一共策划了七季内容,他们环环相扣,一步步的带你踏上数据科学的高峰:

  通过介绍NumPy、Pandas、Matplotlib等工具包,快速具备数据分析的专业范儿。

  从坐标与变换、空间与映射、相似与特征等相关基础知识点切入,最终聚焦特征值分解与主成分分析、奇异值分解与数据降维等重难点内容,环环相扣的展开线性代数与机器学习算法紧密结合的最核心内容。

  时间序列分析在数据挖掘与统计分析中具有举足轻重的地位,多种实用的模型帮助人们从已有的时间序列数据中挖掘规律、预测未知,尤其是在金融量化分析领域,这绝对是不可不提、不可不用的利器。

  概率统计的方法和思想是机器学习的灵魂,我们将对其条分缕析、庖丁解牛,让贝叶斯、隐马尔科夫、极大似然、熵等思想和方法为我所用、不再玄妙。

  这一部分利用前面筑牢的基础知识,对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、各个击破。

  在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析,初步计划对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。按照这七季的学习内容和学习路径扎扎实实的走下来,相信你一定能够成为数据分析领域的行家里手,那么,我们如何获取资料加入到这项学习中来呢?

  2:场景应用阶段:了解数据分析应用场景,此处是是否能够将知识转换为价值的入口;

  3:实操工具层面:学习和熟悉各类数据分析工具,此处是能够将价值变现的入口。

  对于实操工具层面,这个没有初高级的书可以参照,就是一个产品使用的时间和了解的程度,简单的产品能够快速上手,学习速度快,复杂的产品学习速度肯定会下降。数据分析不是简单的将数据进行分析就直接得出结论的一种方式,其中还包含对分析结果的展示,展示部分可以在数据分析工具中直接进行,但是目前来看,数据分析类工具对于数据分析的能力比较强,诸如建模、预测分析等等,但是在数据可视化上却没有很支持,在R中有一些包可以实现使用简单的语句就进行数据分析结果的可视化,但是依然很复杂,在python中,同样的pandas等中都有画图的包,但是也是相对比较复杂,参数设置也相当麻烦,所以这里为大家推荐一个数据分析结果可视化的SaaS平台-网易有数。

  2:拖拽式数据可视化,傻瓜式操作,不需要经过专业的学习和培训,业务人员也可以直接使用。

  3:可以提供多人协同作业,可以进行分享、驾驶舱等多项分享功能,有公共文件夹可以进行报表一起改。

  数据现今可谓变得越来越常见,小到每个人的社交圈、消费网络、运动足迹……,大到企业的销售运营、规划决策、产品生产、交通网络……转行到数据分析领域的人也越来越多。但对于在职人员来说,完全放弃目前的工作去投身学习数据分析,压力会非常大,毕竟生活成本摆在那。于是乎,在业余时间学习数据分析,作为自己日后的职业提升或转行准备,也不失为一种权宜之计。不过,如何在业余时间学好数据分析,这也是一个值得思考好和规划好的事情。

  小编觉得最重要的一点就是,我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下:

  之后,怎么安排自己的业余时间就看个人了。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。

  如果是实在不懂,还可以去网上找些视频课程看。切记,第一步是必不可少的,是数据分析的基础。

  数据分析重要的是问题的理解、分析的思路、分析的流程以及结果的解读,工具和编程都是实现这些分析思路的手段。

  最近我也在给公司内部和团队培训数据分析,有技术也有业务。盘算了一下数据分析的入门知识,大体分为以下这些,只要拿出你大学时啃高数的状态,每周夯实一个基础,三个月基本能学成。

  如果我们在分析一个问题前,思维缺失就像下面图中所表达的一样,往往不知道问题从哪里下手,即使拿到数据也是一脸懵逼。

  所以我们要通过训练数据分析思维,帮助在遇到问题时,大家脑中能快速梳理出分析的切入点以及思路,这一点很重要。

  把待分析问题按不同方向去分类,然后不断拆分细化,能全方位的思考问题,一般是先把所有能想到的一些论点先写出来,然后在进行整理归纳成金字塔模型。主要通过思维导图来写我们的分析思维。

  在结构化的基础上,这些论点往往会存在一些数量关系,使其能进行+、-、×、÷的计算,将这些论点进行

  进行分析,并且能让分析结果进行落地执行。用结构化思考+公式化拆解得出的最终分析论点再很多时候表示的是一种现象,不能体现产生结果的原因。所以需要继续去用业务思维去思考,站在业务人员或分析对象的角度思考问题,深究出现这种现象的原因或者通过数据推动业务。增加业务思维方法:贴近业务,换位思考,积累经验。

  同时,这样的思维模式在一些特定业务场景下,还衍生出一些基础的分析方法,比如象限法、多维法、假设法、指数法、二八法、对比法、漏斗法,这个对未来构建分析模型都有帮助。

  思维模型的好处是他能提供一种视角或思维框架,从而帮助你建立起观察事物和分析问题的视角。通过对思维模型的学习和训练,能提高你成功的可能性。

  函数和公式:常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

  按照我习惯的方法,先过一遍基础,知道什么是什么,然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛,平常多思考如何用excel来解决问题,善用插件。

  函数和数据透视表是两个重点,结合业务场景来学习,可参考《谁说菜鸟不会数据分析》。

  :day,month,year,date,today,weekday,weeknum。日期函数是做分析模板的必备,可以用日期函数来控制数据的展示,查询指定时间段的数据。

  数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表,数据透视表具有这样一些重要功能:分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组;可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式。

  初入门阶段,对于数据库不必精通,只需了解常用的数据库类型,能够在现有的表格里面查询出数据,能够更新数据对数据进行重编码,知道怎么增加添加数据,把数据变得规整就行。

  理解主键,索引等含义和用处;导入导出数据可以使用工具,分析数据可以使用ODBC或者其他的接口对数据库进行连接。

  取数的排序,做数据的交集并集,数据转换,数据表合并等这些,最好也能掌握。

  引自:数据分析人员如何快速入门SQL-SQL学习感悟(一) - Ash_Zhang的技术小屋

  select后面是一个个的字段,要哪个选哪个。有into意味着放到一张新表里面,没有就是查询出来。where之后的就是我们的条件,等于某个值,或者是不是空值,是最常用的几种查询方式吧。

  select进阶学习,可能要讲讲join,union,以及多个查询组合成的嵌套查询,或者是子查询的模式,以及模糊查询。这个后面我会再花篇幅写出来给大家参考。

  alter可以做的事情很多,增加字段,减少字段,​增加主键减少主键等等,非常常用。

  另一种是从另一张表里面更新,这种方法,在处理一些小型数据的时候经常会导出,然后导入到数据库,就可以用:

  里面table和tableb是两张表,然后通过两张表的id关联起来,学会这个书写结构就行。

  统计学是数据分析师必备的基础知识之一,是一组用于汇总数据和量化给定观测样本域属性的工具。

  单独的原始观察数据只是数据,还不能变为我们想要的信息或知识。有了原始数据,那么接下来的问题是:

  有了数据分析思维基础,懂一些统计学知识之后,我们就可以着手开始相对专业的分析,用可视化的方法探索数据的规律。

  。考虑到快速入门,这里暂时放一放SPSS、R、Python一类工具,先掌握BI工具的运用,帮助快速熟悉起数据分析的流程。知名的BI产品有Tableau,Power BI,还有国内的FineBI,网上都有体验版和免费版下载。处理好的数据拿来放BI分析,分分钟就能出很漂亮的可视化,比Excel的图表高级多了,而且绝大多数人都能轻松上手。

  BI需要掌握数据的连接,连不上数据怎么分析。还有仪表盘Dashboard的概念,知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制,维度和指标的区分。至于一些数据的清洗,如果BI掌握得透彻也可以放BI处理,但不熟悉还是用SQL处理吧。

  可视化看似是简单的步骤,但也是有造诣的。可视化说白了是一种表达,数据分析结果表达的是否到位,领导是否认同,工资涨不涨,全靠这一纸dashboard(当然还有你“讲故事”的功力)。

  如何选择最佳的图表类型?趋势性、相关性、分布性、周期性、地理位置分布性……

  布局设计原则,故事性布置可视化仪表板,报告的标题和结论注释,以及整体展现的逻辑性。

  ,如象限法、多维法、假设法、指数法、二八法、对比法、漏斗法,在特定业务场景下,还衍生了通用的业务分析模型,常用的有购物篮分析模型,RFM模型,漏斗分析模型,客户生命周期,以及预测、聚类分析等挖掘模型。这一周我们要掌握常用的分析模型,最好能有深刻的认识,直接套用到实际的业务场景中,活学活用。

  。有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用R语言,而我更青睐学习Python,因为Python是面向未来的语言,无论从流行度、可用性还是学习难度来讲,Python都是最好的入门语言。

  Python有很多分支,但我们学习的主题是数据分析,入门推荐《深入浅出Python编程》

  Numpy是利用Python科学计算的基础包,对Numpy好的掌握将会帮助你有效地使用其他工具例如Pandas。包括N维数组,索引,数组切片,整数索引,数组转换,通用函数,使用数组处理数据,常用的统计方法等等。

  Pandas包含了高级的数据结构和操作工具,能使得Python数据分析更加快速和容易。包含series, data frams,从一个axis删除数据,缺失数据处理等等。

  Matplotlib是一个强大的Python可视化库。几行代码就能绘制出散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图等。

  的数据分析,可见业务理解的重要性。但业务理解需要多年的积累,没有掌握的捷径。刚入门也不会拷问太多业务上的问题,更多时候是考验你逻辑思维能力和数据分析的方法。所以简单花一周时间了解各行业的业态和各业务的通用指标。其次,

  。几乎一个数据岗的岗位要求都会涉及这样一句话:“负责建立和优化部门的数据指标体系”。事实上目前大多的数据岗主要工作都是不断完善与优化数据指标体系,而对层面的工作是比较少的,即使岗位叫做数据分析师 。一个优秀的数据指标体系,不仅能让你快速解决数据需求,洞察出可能会被忽略的价值数据,还能反映出你目前最需解决的业务问题。所以,这一周还要掌握梳理业务指标的思路。

  。任何一个岗位的设定都是要为企业带来价值或利润的,数据分析师也是如此。要搞清未来价值所在,升职加薪之路才会明朗。目前有一个非常火的词来形容一类数据分析师,叫“增长黑客”,所做的事也很时髦,叫“

  ”。字面意思很好理解,就是利用数据分析技术给业务带来增长,驱动企业转型。本周,你要了解业界不管是传统行业还是互联网行业数据驱动业务增长的

  工作中有哪些工作细节,去潜移默化的改变身边人尤其是老板对数据价值的认知?

  接下来,我将在我的公众号里更新这个“十周数据分析入门” 系列,详细讲解每一章的学习经验。

  每周更新2~3篇干货文章,(视频教程筹备ing,可能明年陆续推)希望能帮助大家一步一步掌握基础的数据分析技能。

  这里只想提一个思路:在准备入门/自学数据分析之前,请先确定自己适合这份工作!

  知乎上如何做数据分析这类问题已经很多了,推荐书本、课程、网站、软件...数不胜数,题主可自己翻阅一下。

  市场上也有一大堆从零开始、菜鸟也能、30天学会系列太多了,盲目的买买买,学学学,真的人人都是数据分析师吗?

  最近想写一本关于“数据分析——没那么容易入门”的书籍,想和大家聊一聊这方面的东西。

  通过这些年来的了解和熟悉,身边有太多“盲目”的数据分析从业人员,只是了解了Excel中相关图表与统计的功能,在从事分析工作时也有许多的不严谨和漏洞。在一些社区或是平台经常遇到一些把原始数据直接挂在网上,问该怎么分析数据甚至是通过这些数据能得出什么结论。现在想一想,他们真的适合做数据分析吗?数据保密性的职业素养不说,不用大脑思考的贴数据要结果真的分析员真的能胜任这份工作吗?

  希望大家多了解了解数据分析是什么,然后再问怎么做,真心的,这个行业门槛没大家说的那么低!

  这几年大数据成为热门概念,现在市面上数据分析类的岗位,包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等,这里讨论的,仅是数据运营、数据分析师这类。

  楼主营销专业背景,毕业后做了运营,因为想多学些技能傍身,进行了数据分析相关知识的学习,然后从事了数据运营。先介绍下数据运营有哪些日常工作,零基础如何自学成为数据分析师。

  数据运营是个怎样的工作?这里以小米音乐电台和美团的数据运营为例,结合肥猫的日常工作,来看数据运营的日常工作,以及想成为数据运营,要做哪些准备。

  我的日常工作,包括建立数据体系、建立数据统计平台、日常监测、专项分析、用户模型。如果公司已经有数据统计平台了,则要进行平台的迭代和优化。

  。无论是日常监测、用户分析,还是其他潜在规律的挖掘,都是围绕着运营指标来做的。产品目前处于什么阶段;运营指标如何,要如何分解运营指标,达成指标要做哪些动作;日常的注册、活跃、留存、转化指标是否正常;活动的效果是否达成预期;用户的行为分析和画像分析,划分用户进行精准营销,

  就平时的工作来说,用到最多的就是excel、SQL,spss基本没有用到,当然有些公共卫生领域、金融公司会比较常用spss。所以如果想从事数据运营,excel要精通,sql要熟练,Python是加分项。数据敏感等素质非一日之功,但是工具和语言确是可以学习的。如何学习这些工具,接下来是干货!!

  网易云课堂免费视频,excel的核心技巧都在里边了,跟着学2周玩转excel !!

  可看可不看,奔着学分析思路去看的,是《谁说菜鸟不会数据分析》作者讲的,内容书里都有可以直接看书。划重点,看书里的数据分析思路!!是付费视频,要的话留言回复邮箱。

  入门用的,入门后多看看开发写的sql代码,再跟着开发学一学,慢慢熟练使用查询语句,或者找案例书多练练

  《数据运营手册》、《深入浅出数据分析》、《Python数据分析与挖掘实战大数据技术丛书》等

  。关于数据运营的日常工作及需要的技能,简单介绍到这啦。有问题欢迎交流哦!

  经济学数据那么多,先学习搜集数据,然后比如分析分析全球各国人口密度和人均GDP的关系啦,CPI的趋势啦~房价的涨跌啦~计量教材里不都爱用什么工资和受教育年限的关系做例子的么~懂点计量就可以继续深入研究下计量经济学嘛~毕竟计量经济学=统计学+经济学;计量会了,很多分析方法也大抵相通;

  学习轨迹:了解数据分析的行业——掌握数据分析的技能——准备简历

  因为数据分析的岗位很多,比如研发部,运营部门,连人事,财务等都有数据分析的岗位了,每个岗位职责都不同,工作内容自然不同了。如果你什么都不太懂,那么运营部门的数据分析会更适合你。当然运营部门下可能也有数据运营和数据分析师的职位,这个没有太明确的划分界限。如果非要划分,数据运营会更专注提数,更好的运营;数据分析师会偏重数据层面的东西,运营方案什么会不那么关注;数据策略会偏重数据和策略打法等等。。但是其实都差不多。

  数据分析的技能SQL和excel最关键,尤其是sql。如果sql能力不行,直接pass,不会考虑的。如果sql都能做出来,逻辑不是那么清晰,也没关系,初级足够了。

  数据岗位很讲究经验的,一定要好好包装简历。可以关注数据分析进阶专栏。

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  陈旸老师刚在极客时间的专栏《数据分析实战40讲》,预售期还没结束已经有7000+人加入了学习,点这里可以查看

  gk.link/a/101IT《数据分析实战45讲》的其中一篇文章:《数据分析学习全景图及修炼指南》

  在数据采集部分中,你通常会和数据源打交道,然后使用工具进行采集。在专栏里,我会告诉你都有哪些常用的数据源,以及如何获取它们。另外在工具使用中,你也将掌握“八爪鱼”这个自动抓取的神器,它可以帮你抓取99%的页面源。当然我也会教你如何编写Python爬虫。掌握Python爬虫的乐趣是无穷的。它不仅是能让你获取微博上的热点评论,自动下载例如“王祖贤”的海报,还能自动给微博加粉丝,让你掌握自动化的快感。

  第二个部分是数据挖掘,它可以说是知识型的工程,相当于整个专栏中的“算法”部分。首先你要知道它的基本流程、十大算法、以及背后的数学基础。

  这一部分我们会接触一些概念,比如关联分析,Adaboost算法等等,你可能对这些概念还是一知半解,没有关系,我会详细为你介绍这些“朋友”。

  每讲完一个算法原理,我都会带你做一个项目的实战,我精选了一些典型的、有趣的项目,比如对Titanic乘客进行生存预测,对文档进行自动分类,以及导演是如何选择演员的。

  掌握了数据挖掘,就好比手握水晶球一样,它会通过历史数据,告诉你未来会发生什么。当然它也会告诉你这件事发生的置信度是怎样的,置信度这个词你先记住就可以了,后面我们来学习它具体代表什么。

  第三个就是数据可视化,这是一个非常重要的步骤,也是我们特别感兴趣的一个步骤。数据往往是隐性的,尤其是当数据量大的时候很难感知,可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构,以及分析结果的呈现。

  第一种就是使用Python。在Python对数据进行清洗、挖掘的过程中,我们可以使用Matplotlib、Seaborn等第三方库进行呈现。

  第二种就是使用第三方工具。如果你已经生成了csv格式文件,想要采用所见即所得的方式进行呈现,可以采用微图、DataV、Data GIF Maker等第三方工具,它们可以很方便地对数据进行处理,还可以帮你制作呈现的效果。

  数据采集和数据可视化的原理简单,容易理解。这两个部分注重的是工具的掌握,所以我会把重点放在讲解工具以及应用实战上。

  刚才我们讲了数据分析全景图,包括数据采集、数据挖掘、数据可视化这三个部分。你可能觉得东西很多,无从下手,或者感觉数据挖掘涉及好多算法,有点“高深莫测”,掌握起来是不是会吃力。其实这些都是不必要的烦恼。

  开篇词里我给你介绍了MAS学习法,有了这个方法,学习数据分析就是从“思维”到“工具”再到“实践”的一个过程。今天我会从更多的角度来和你分享我的学习经验,我们可以把今天的内容叫作“修炼指南”。

  数据工程师和算法科学家每天打交道最多的就是这些工具。如果你开始做数据分析的项目,你脑海中已经思考好了数据挖掘的算法模型,请牢记下面这两点原则。

  举个数据采集的例子,我见过很多公司,都有数据采集的需求,他们认为某些工具不能满足他们个性化的需求,因此决定招人专门做这项工作。而结果怎样呢?做了1年多的实践,工资投入几十万,结果发现Bug一大堆,最后还是选择了第三方工具。耗时耗力,还没什么成效。

  一个模型是否有相关的类库可以使用——这几乎是每个程序员入行被告知的第一条准则。我也会对新人反复灌输这个概念。大部分情况下你都能找到类库来完成你的想法。

  “不要重复造轮子”意味着首先需要找到一个可以用的轮子,也就是工具。我们该如何选择呢?

  这取决于你要做的工作,工具没有好坏之分,只有适合与否。除去研究型的工作,大部分情况下,

  比如Python在处理数据挖掘上就有很多的第三方库,这些库都有大量的用户和帮助文档可以帮助你来上手。

  在后面的课程里,我会给你介绍最常用的工具,这些工具会让你的数据挖掘事半功倍。

  选择好工具之后,你要做的就是积累 “资产”了。赢咖平台登录我们很难记住大段的知识点,也背不下来工具的指令,但是我们通常能记住故事,做过的项目,做过的题目。这些题目和项目是你最先行的“资产”。

  高中的时候,有一次我做“八皇后”的问题,第一次解答花了一个小时的时间。当时老师明确告诉我必须在20分钟内完成。我当时不敢相信,从解题、思考、动手,最后完成,1个小时不算慢。但是后来我调整了思考的结构。最后我6分钟就可以完成那道题。

  当熟练度增加的时候,你的思考认知模型也在逐渐提升。所以专栏中,我给你做了一个 “

  ”,在专属题库中你可以进行自我评测,当然我也会对这些练习题进行讲解。在工作篇中,我也会和你一起分享面试技巧、探讨职场上的晋升之路。总结

  他们很听老师的理论,但是这些理论最后又都还给了老师。所以我希望你在后面的15周学习里可以做到:

  最后我想问你个问题,就当做个小调查吧,你平时是怎么学习的呢?会做学习笔记吗?期待在留言区

  陈旸老师建立了数据分析学习交流群,欢迎大家加入,一起学习。由于申请人数太多,进群设置了一道小门槛,欢迎加Monica的微信(imonica1010)了解进群规则。

  我不知道别人是怎么学的,我只说说我自己的经历,本人是一个小会计,主要做应付这块,要对接上百家经销商,因为每天搞凭证搞得自己都吐了,所以决定转行,但是又不知道该往哪个方向转,正好和以前的同学聊天,说到她是做数据分析的,但没有很高大上,是在一家电商公司做数据分析,她主要负责销售数据分析,每天要做日报之类的,反正每天就是做一些表格,每天领导都会要求她做一些表格,比较简单,偶尔做做图表,只要会用Excel就可以了,我想了一下,我之前也是天天根据领导的要求做表格,还要搞一堆凭证,工资也没她开的多,还经常加班,不加班领导还不愿意,还不如做她这样的数据分析工作,所以我就开始我的转行之路,先是在网上找视频学习Excel中的函数,后来我看贴吧还有视频课程,又加了一个网易卖课的群(太贵了,也没买),反正也加了一些群和别人交流一下工作内容,面试都问什么,怎么回答啊,Excel函数怎么用啊,学习SQL遇到的问题啊,别人工作中遇到的问题,一些函数嵌套的使用什么的,觉得要稍微了解下业务啊,分析思路,我就在咸鱼花2块钱买了一份学习视频,七周成为数据分析师,了解一下分析思路之类的,现在感觉进步了很多,打算找工作了。等找到了再来和大家分享

  大学时代全教室都是各色颜艺的妹子,我自己也很腼腆,不逃课的时候就坐在教室的最后一排,看看小说,睡睡觉。时间长了,我就越发感觉无聊,不仅学不到东西,整天呆在女人堆里面,怎么感觉那么别扭(别误会,我不是歧视女性)。

  于是,也是机缘巧合,我在大二的时候逐渐走上了数据分析的道路,严格来说,是走上了和数据打交道的道路,当然,其中就包括了数据分析这一方面。

  ,首先,你得知道数据分析是什么?这里我就不说那些教科书般的内容了,我们就说实际工作生活中常常用到的。数据分析就是你的公司经营了一段时间,拥有了一定量的数据,将这些数据进行二次处理,得出的结论性和指导性的意见就是数据分析。赢咖2娱乐登录这么说我想大概你就有了一个初步的认识,你可能会说,那excel统计数据,用sum汇总,avg取平均,vlookup多表匹配不就是干这个事情的么?没错,这就是最常见,也是最简单的数据分析。所以,数据分析最简单也是最好的入门方式,我觉得就是好好利用EXCEL,这是基础中的基础,不管你是会计,行政,还是码农,亦或者是专业的数据分析人员,这都是不可迈过的一步。

  其次,你得拥有良好的数学基础和逻辑思维。这点其实从你上初中开始,就在潜移默化的积累了,只不过等你拥有了数据分析的目标之后,在学习的某个阶段会有更大的倾向。前面说了最简单的数据分析就是一些数理统计,我相信你很快就能掌握,等你掌握了之后,你才算堪堪入门,数据分析博大精深,真正的精髓就在数学上,所以,你得

  ,像市面上最主流也应用的最多的算法,不必所有都要学习,可以给自己定一个目标,选择一两个,沉下心去,好好钻研,从它的数学原理到应用场景,一个都不能少,这里,我介绍几个常见的算法:

  ... ...第三,你需要选择合适的分析工具。其实第一点中的excel就是一个具有代表性的分析工具,但是,excel拥有很大的局限性,在互联网高速发展的时代,海量数据和自定义算法应用才是数据分析的目标主体,excel显然做不到这一点,这时候,你可能就需要选择能够处理海量数据,且能够编辑算法,并能将KPI信息准确呈现的工具,这里也不多赘述,直接列举。

  。这一点至关重要,这是底层基础,理解了业务,才能将你的工具和数学能力,美学能力等上层技艺发挥出来,如果你只是一个懂算法,会工具的技术大牛,却不懂业务的话,那你就是一个无法应用和变现的人,数据分析的目标是辅助企业改进计划和决策,如果你把你的制造业那一套理论和算法应用到电商领域,那我告诉你,你可以卷铺盖走了,与之相比,一个不懂技术却在本行业沉浸多年的人,凭他的业务能力和经验判断都会很大程度上找出问题和规律,假如这时候他会了数据分析,那他就是这个行业真正的大牛,数据分析能让他的经验更准确,让他的判断更深入,这就是业务凌驾于技术之上的根本原因。

  好了,说到这里,做个总结,学习数据分析的方法其实很简单,但是要做到还是需要下很大功夫的。你需要

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