收藏官网首页
查看: 8911|回复: 1

如何速成数据分析师

36

主题

69

帖子

265

积分

中级会员

Rank: 3Rank: 3

积分
265
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2015-4-30 18:12:48 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
汉枫LPB120模块
技能一:理解数据库。
       还以为要与文本数据打交道吗?答案是:NO!进入了这个领域,你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据,如MySQL,Postgres,CouchDB,MongoDB,Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它,将是一个基础能力。

       技能二:掌握数据整理、可视化和报表制作。
       数据整理,是将原始数据转换成方便实用的格式,实用工具有DataWrangler和R。数据可视化,是创建和研究数据的视觉表现,实用工具有ggvis,D3,vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求,也可以适应个人需要,是进行数据分析的一个新型而精准的产品。

       技能三:懂设计
       说到能制作报表成果,就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时,懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等,只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章,数据分析内容不能良好地呈现出来,分析结果就不能有效地传达。

       技能四:几项专业技能
       统计学技能——统计学是数据分析的基础,掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
社会学技能——从社会化角度看,人有社会性,收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能,很难对市场现象做出合理解释。
另外,最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。

       技能五:提升个人能力。
       有了产品可以将数据展示出来,还需要具备基本的分析师能力。首先,要了解模型背后的逻辑,不能单纯地在模型中看,而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息,形成一个整体系统,这样才能够做好细节。另外,与数据打交道,细心和耐心也是必不可少的。

       技能六:随时贴近数据文化
       拥有了数据分析的基本能力,还怕不够专业?不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧!试着多去数据分析的论坛看看,多浏览大数据知识的网站,让自己无时无刻不在进步,还怕不能学会数据分析吗?

       拥有这些技能,再去做数据分析,数据将在你手里变得更亲切,做数据分析也会更简单更便捷,速成数据分析师不再遥远。

36

主题

69

帖子

265

积分

中级会员

Rank: 3Rank: 3

积分
265
沙发
 楼主| 发表于 2015-4-30 18:23:29 | 只看该作者

说说到底什么是数据分析?

那到底什么是数据分析呢?

说说数据哥的理解:数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。

其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、明确分析目的与框架

一个分析项目,你的数据对象是谁?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。

基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。

到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、数据展现

一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,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。。

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

6、撰写报告
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一个呈现。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、主次分明可以使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。

另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,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。

来,说说你理解的数据分析是什么呢?


您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

加入Q群 返回顶部

版权与免责声明 © 2006-2024 Gizwits IoT Technology Co., Ltd. ( 粤ICP备11090211号 )

快速回复 返回顶部 返回列表