广泛被应用的数据分析
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……
数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据……
如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装..工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析可以将数据的价值最大化。
那么,小白如何快速获得数据分析的能力呢?知乎上有很多书单,你可能也听过很多学习方法,但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。
数据分析师应该具备哪些技能
要明确学习的路径,最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。
我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息,来看看薪资不菲的数据分析师,到底需要哪些技能。
其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大,可总结如下:
SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
会用脚本语言进行数据分析,Python or R
有获取外部数据的能力,如爬虫
会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
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
最高效的学习路径是什么样的?
你一定要清楚的是,你想要达到的目标是什么?如果你想利用数据分析的方法来支撑工作决策,那么你可能需要知道数据分析的流程是什么,通过数据分析的方法能获得哪些信息,这些信息可以用来支撑什么工作。
然后你需要知道要达到这样的目的,需要哪些必备的技能,哪些是不需要学习的。其实在这个过程中你对知识的框架就有了大概的了解,并知道如何去避免无效的信息。
更重要的是,你需要了解,完成一个数据分析项目,基本的流程是什么。这样你才知道学习的知识,在具体的工作中是如何应用,并能够在学习之后进行针对性的训练,做到有的放矢。
数据分析的工作流程1
定义问题
在做具体的分析前,你需要确定要分析的问题是什么?你想得出哪些结论?
比如某地区空气质量变化的趋势是什么?
影响公司销售额增长的关键因素是什么?
生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么?
如何对分析用户画像并进行精准..?
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