699net亚洲必赢成为一名数据分析师,应该掌握怎

2019-11-03 08:55栏目:养生保健
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随着大数据时代的到来,数据分析的价格更加凸显,特别是在企业管理、市场营销、新媒体运营、电商运营等方面,不做严谨的数据分析而做出的相关决策和方案,执行起来就等于摸着石头过河,“走偏”的可能性很大。

www699net,数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业,相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析,也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。

同时,随着数据分析工作的重要性凸显,数据分析师人才需求也呈现明显上升趋势,而成为专业的数据分析师需要掌握那些技能呢?

最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题,get到了许多打开数据分析的正确姿势,现在就好好归纳总结一哈。

一、熟悉相关业务

我之所以把熟悉业务作为第一个需要掌握的技能来说,是想说明,数据分析是为业务服务的,一定是出于业务目的的,而不是为了分析而分析,不管这目的是源自管理还是营销或其他方面,业务为先是数据分析师时刻要明白的。

如果是企业内部职员,熟悉企业的业务相对简单;而如果你是作为乙方的独立数据分析机构成员,那你必须要修炼快速熟悉甲方业务的能力。同一个目标的分析,不同业务类型的企业,数据分析的侧重和方法必然是有差异的。

比如,A企业做高档化妆品,B企业做钻戒定制,都要为新推出的一款产品做推广方案,需要做前期数据准备和分析,虽然都属于面向年轻女性的业务类型,但要收集的数据和分析的侧重很是不同。

一:编程能力

二、发现并识别有效数据的能力

数据虽多,但要找到有用的!

首先要找到需要的数据,也然后要理解数据,从而找到对分析目标有用的数据。

从数据来源讲,无非内部和外部来源,企业内部数据相对质量较高,但也不一定都有用,要根据分析目标选择需要的。

而外部数据除了一些免费公开的数据和报表外,可能还需要购买一些数据,还需要通过网络收集一些数据,但外部数据整体质量参差不齐,就需要花更多的时间筛选。

一般来说,有效数据能有70% 已经很好了。

是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里,我定位的是高级数据分析师,所以编程能力尤为重要,我把它放在了第一位。

三、数据整合加工的能力

一般情况下,收集到的数据来源较多,形式较多,存储方式较多,要利用这些数据,先要做好数据整合加工。

首先要删除重复数据,同一类数据尽最大可能整合到一起。

然后就可以根据需要对数据进行分类、排序等基本处理,为进一步利用做好准备。

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,而我推荐学习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。

四、分析数据能力

必赢电子游戏娱乐,数据分析能力是我们需要掌握的核心能力,同时也是数据分析师最大价值的体现,而做好数据分析除了要掌握数据分析的方法和技巧外,用注意如下几个问题:

1、清晰而明确的目标,不能偏离

2、数据的有效性、完整性、真实性

699net亚洲必赢,3、分析过程的严谨性

分析结果的有效性需要各个环节的高质量工作才能保证,所以说数据分析能力是综合能力,而不仅仅是熟练的技巧。

当然,如果可以的话,再掌握一下R语言是最好不过的,学习嘛,永无止尽。

五、设计及表达能力

数据分析过程很重要,但更重要的是将结果以最饱满的形式展现出来。

数据分析的结果会以各种形式的图表和必要的文字说明体现,并已PPT或PDF或其他文件格式输出,这里就需要处理两方面的问题:

1、美观度:需要我们对报告内容组织形式、图表颜色搭配、整体风格等进行必要的设计和调整,首先要从视觉上要给阅读者以专业的感觉。

2、仅设计专业不够,要清晰的表达出数据分析的结论,内容的组织和逻辑关系的梳理也是必不可少的,要在前后顺序、因果关系、结论建议等方面多做工作,从而达到完美展现分析结果的目的。

本来一份专业而严谨的分析报告就因为报告的粗陋而让阅读者不知所云,总是非常遗憾的,而在现实工作中,这种事情却就经常发生。

零基础学习Python可以看看:

六、必要的管理知识

数据分析过程需要合理的时间规划和过程管理,特别是团队作战时,为了达到最初定下的分析目标,不出现时间延误,就需要对所有工作进行合理的安排。

必要的管理知识能对分析目标的确立、分析思路的形成、分析过程的把控和分析结果的生成都有很大的帮助。

再小的数据分析都是一个系统工程,不能一头就扎进去,需要全局考虑、合理规划、有序进行。

廖雪峰老师的Python(入门)教程:http://www.imooc.com/learn/177

廖雪峰老师的Python(进阶)教程:http://www.imooc.com/learn/317

或者菜鸟教程上的Python教程:http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

或者W3Cschool上的Python教程:https://www.w3cschool.cn/python/

购买书籍的话,推荐《Python编程:从入门到实践》 豆瓣评分:9.0

当然,只有Python基础肯定是不够的,既然是学习数据分析,肯定就要有数据才行,数据从哪里来,肯定是从互联网上来。互联网上的信息何其之多,必须要对其加以过滤处理,提取我们想要的信息。这就要用到Python爬虫,这也是学Python一个很重要的目的和作用。

学习Python爬虫肯定比学习Python基础要困难一下,但好在网上的学习资源十分丰富,努力学习必定会有收获的。

关于Python爬虫的学习资源网上有很多,这里我推荐:

爬虫大神崔庆才的个人博客:http://cuiqingcai.com/,博客里面满满的Python爬虫教程,相当的厉害。

知乎大V:路人甲 ,他的专栏《学习编程》,关注人数达114k,里面有很多学习Python的资源和总结,相当的给力。

关于Python爬虫的书籍,目前我还没有较好的书籍推荐,如果说实在要推荐的话,我推荐三本书:

《Python网络数据采集》 豆瓣评分:7.7

《Python爬虫开发与项目实战》 豆瓣评分:8.1

《精通Scrapy网络爬虫》 这是十月份出的新书,豆瓣上还没有评分。

知乎里面有很多爬虫大神,没事多逛逛知乎总会有收获的。

关于编程能力,是一个很深的概念,需要靠大量的撸代码积累经验。先暂且说到这些。

二:SQL

学习数据分析,最难最重要的就是编程能力,熬过去了,后面的就稍微简单一些了。

既然是跟数据打交道,就免不了要使用数据库。

目前主要有四种数据库:

1:SQLite 是一个文件型轻量级数据库,它的处理速度很快,在数据量不是很大的情况下,可以使用SQLite。

2:MySQL 是一个应用极其广泛的关系型数据库,它是开源免费的,可以支持大型数据库,很多中小型企业都是用的MySQL。

3:MongoDB 是一个面向文档的非关系型数据库,它功能强大、灵活、易于拓展。

4:Redis 是一个使用ANSI C 编写的高性能key-value数据库,使用内存作为主存储器。

它们各有优点,可以灵活使用,如果说非要选一个的话,我建议使用MySQL,因为它使用最广泛。学习最主流的技术,可以在一定程度上发挥更大的作用。

关于SQL的学习资源:

推荐W3Cschool的SQL教程:https://www.w3cschool.cn/sql/

W3Cschool的MySQL教程:https://www.w3cschool.cn/mysql/

购买书籍推荐《SQL基础教程》作者:MICK

豆瓣评分:9.0,好像这本书出了第二版了,建议购买最新版的。

三:数据分析能力

前面说了那么多,都是为了数据分析做准备。数据分析就好比亲手做一顿美食,现在食材有了(通过Python爬虫采集),盛放美食的容器也有了(数据库)。现在就差开火做饭了,写到这感觉肚子饿了,哎呀,忍住。

对于数据分析,我还没有过多的涉足,总之,多看书,多做项目。

这里我推荐几本书(都是放在我购物车里还没有买的书)

学习数据分析必看的书单:

《Python数据分析基础》八月份的新书,豆瓣上还没有评分。

《利用Python进行数据分析》2013年的老书,豆瓣评分:8.5

《Python数据处理》六月份的新书,豆瓣上没有评分。

《用数据讲故事》 豆瓣评分:8.7

虽然我还没来得及看这几本书,但是我想认真看了之后,对于数据分析的理解肯定会更加深刻的。

四:数据可视化

现在美食做好了,但不能一股脑的装在碗里吧,美食讲究色香味俱全。所以要给它作一个漂亮的造型,呈现在客人面前。这就是数据可视化。

数据可视化需要借助工具,什么工具呢?那就是大名鼎鼎的tableau!

什么?你没有听说过tableau?现在听我说了也不迟,哈哈。

tableau是一款世界级的商业智能工具软件,tableau可以帮助我们快速的分析、可视化并分享信息。在福布斯2017年公布的《10大需求增长最快的职场技能》报告中,tableau高居第三,成为数据分析和可视化的职场必杀技。

说了这么多,咱们还是好好聊聊怎么学习tableau吧。tableau是一款收费软件,先看一下它的价格吧:

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果然优秀的软件都是收费的,而且还贵的要死。

但是,tableau的良心之处在于:学生和教师可以免费使用tableau,只需要用我们的学生证信息去免费申请一个序列码,然后就可以下载激活该软件,有效期为1年,如果一年后还是学生的话,还可以用学生证再去申请一个序列号,然后再免费用一年。

tableau的下载地址:https://www.tableau.com/zh-cn/products/desktop/download

也可以自行百度,在其官网上利用学生证获取序列码。

如何学习使用tableau呢?这里我推荐两种方式:

1 观看其官网上的入门教学视频

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共计80个学习视频。

2 购买书籍来学习:

推荐书籍《人人都是数据分析师:tableau应用实战》 豆瓣评分:7.3

努力通过以上学习,成为一名优秀的数据分析师就指日可待了。上面谈到的四点倾向于商业数据分析,对于数据挖掘方向,需要掌握更多的数学和统计知识。

学习之路漫漫,切记不可懈怠!

五:GitHub技能

GitHub可以说是每个程序员必须掌握的技能,在面试找工作的时候,有GitHub项目,或者为某GitHub开源项目贡献过源码都是面试的加分项。之所以把GitHub放在最后讲,是因为这不关乎数据分析的基础学习,而是每个从事IT行业的程序员的必备技能。

GitHub的学习可以看廖雪峰老师的GitHub教程:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000,

讲的特别精炼。易于上手。

说了这么多,如果对你有一点的触动或者启发,那我写的这些就是很有意义了。

对于编程方面的书籍,我建议购买图灵丛书系列的,质量很高。对于各大出版社,个人认为:人民邮电出版社>清华大学出版社>机械工业出版社。买得一本好书,会让自己的学习更加顺畅,所以要仔细甄别。

当然:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。一定要多练,多撸代码,不懂就看文档,问度娘。

共勉!

每天学习一点点,每天进步一点点。

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