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大牛数据分析师养成日记

2019-08-14 15:56:59来源:励志吧0次阅读

在耀眼的职业光环下,数据分析师自身的成长,几乎是与孤寂相伴,在高级打杂中,锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请,要给对数据分析感兴趣的新人Y(目前在知名电商从事系统开发和维护)一些建议,才突然发现自己在这个领域打滚了一段时间,一阵感叹后,写下自己的一些体会,尽管不全面,但或许能够给新人一些借鉴。如有不妥地方,请各位数据大牛轻拍。 一、数据分析师有哪些要求? 1、理论要求及对数字的敏感性,包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、工具使用,包括挖掘工具、数据库、常用办公软件(excel、PPT、word、脑图)等。 3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解,因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题,只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求。 4、汇报和图表展现能力。这是临门一脚,做得再好的分析模型,如果不能很好地展示给领导和客户,成效就大打折扣,也会影响到数据分析师的职业晋升。 二、请把数据分析作为一种能力来培养 从广义来说,现在大多数的工作都需要用到分析能力,特别是数据化运营理念深入的今天,像BAT这样的公司强调全员参与数据化运营,所以,把它作为一种能力培训,将会让你终生受益。 三、从数据分析的四个步骤来看清数据分析师需具备的能力和知识: 数据分析的四个步骤(这有别于数据挖掘流程:商业理解、数据理解、数据准备、模型搭建、模型评估、模型部署),是从更宏观地展示数据分析的过程:获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。 (一) 获取数据 获取数据的前提是对商业问题的理解,把商业问题转化成数据问题,要通过现象发现本质,确定从哪些纬度来分析问题,界定问题后,进行数据的采集。此环节,需要数据分析师具备结构化的思维和对商业问题的理解能力。 推荐书籍:《金字塔原理》、麦肯锡三部曲:《麦肯锡意识》、《麦肯锡工具》、《麦肯锡方法》 工具:思维导图、mindmanager软件 (二) 处理数据 一个数据分析项目,通常数据处理时间占70%以上,使用先进的工具有利于提升效率,所以尽量学习最新最有效的处理工具,以下介绍的是最传统的,但却很有效率的工具: Excel:日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到,其图表功能很强大,处理10万级别的数据很轻松。 UltraEdit:文本工具,比TXT工具好用,打开和运行速度都比较快。 ACCESS:桌面数据库,主要是用于日常的抽样分析(做全量统计分析,消耗资源和时间较多,通常分析师会随机抽取部分数据进行分析),使用SQL语言,处理100万级别的数据还是很快捷。 Orcle、SQL sever:处理千万级别的数据需要用到这两类数据库。 当然,在自己能力和时间允许的情况下,学习新流行的分布式数据库及提升自身的编程能力,对未来的职业发展也有很大帮助。 分析软件主要推荐: SPSS系列:老牌的统计分析软件,SPSS Statistics(偏统计功能、市场研究)、SPSS Modeler(偏数据挖掘),不用编程,易学。 SAS:老牌经典挖掘软件,需要编程。 R:开源软件,新流行,对非结构化数据处理效率上更高,需编程。 随着文本挖掘技术进一步发展,对非结构化数据的分析需求也越来越大,需要进一步关注文本挖掘工具的使用。 (三) 分析数据 分析数据,需要用到各类的模型,包括关联规则、聚类、分类、预测模型等,其中一个最重要的思想是对比,任何的数据需要在参照系下进行对比,结论才有意义。 推荐的书籍: 1、《数据挖掘与数据化运营实战,思路、方法、技巧与应用》,卢辉着,机械出版社。这本书是近年国内写得最好的,务必把它当作圣经一样来读。 2、《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》和《谁说菜鸟不会数据分析(工具篇)》,张文霖等编着。属于入门级的书,适合初学者。 3、《统计学》第五版,贾俊平等编着,中国人民大学出版社。比较好的一本统计学的书。 4、《数据挖掘导论》完整版,[美]Pang-Ning Tan等着,范明等翻译,人民邮电出版社。 5、《数据挖掘概念与技术》,Jiawei Han等着,范明等翻译,机械工业出版社。这本书相对难一些。 6、《市场研究定量分析方法与应用》,简明等编着,中国人民大学出版社。 7、《问卷统计分析实务—SPSS操作与应用》,吴明隆着,重庆大学出版社。在市场调查领域比较出名的一本书,对问卷调查数据分析讲解比较详细。 (四) 呈现数据 该部分需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报,需要用到金字塔原理、图表及PPT、word的呈现,培养良好的演讲能力。 推荐书籍: 1、《说服力让你的PPT会说话》,张志等编着,人民邮电出版社。 2、《别告诉我你懂ppt》加强版,李治着,北京大学出版社。 3、《用图表说话》,基恩。泽拉兹尼着,马晓路等翻译,清华大学出版社。 (五) 其他的知识结构 数据分析师除了具备数学知识外,还要具备市场研究、营销管理、心理学、行为学、产品运营、互联网、大数据等方面的知识,需要构建完整广泛的知识体系,才能支撑解决日常遇到的不同类型的商业问题。 推荐书籍: 1、《消费者行为学》第10版,希夫曼等人着,江林等翻译,中国人民大学出版社,现在应该更新到更高的版本。 2、《怪诞行为学》升级版,艾瑞里着,赵德亮等翻译,中信出版社 3、《营销管理》,科特勒等着,梅清豪翻译,格致出版社和上海人民出版社联合出版 4、《互联网思维—独孤九剑》,赵大伟主编,机械出版社 5、《大数据时代—生活、工作与思维的大变革》,舍恩伯格等着,周涛等翻译,浙江人民出版社痢疾好了以后总是腹痛如何缓解
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