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  • 做数据分析要学什么
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    2020-10-21 14:45:32

    现在不少企业在开发新产品、拓宽新市场、进行新投资以及寻找新客户时,都会选择运用数据分析来制定业务决策。其实数据分析师的工作就是将业务问题转变为数据问题,以便随时客观地评估和比较数据。

    那做数据分析需要学什么?小编专门总结了七种数据分析师的必备技能,希望能够帮到大家~

    1.Excel

    提到Excel大家都不陌生,很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员,他们也会使用Excel处理聚合数据。因为Excel具备非常多的优点,例如:

    (1)使用方便
    (2)简单易学
    (3)能够查看每个步骤的结果
    (4)无需编程基础

    2.SQL语言

    SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言,是关系数据库管理系统的标准语言。它具备很多优点,例如:

    (1)速度快。输入你要进行的操作,仅需几秒,操作就能完成。
    (2)不需要你具备很强的编程能力。
    (3)语言简单易学。

    3.可视化工具

    将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物,图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。在这里,我顺便给大家推荐几款好用的可视化工具:

    (1)Cognos:Cognos拥有强大的数据库平台。但是Cognos并不适合小白,因为它需要用户有很好的数据分析基础。
    (2)Tableau:Tableau的可视化功能非常能打,操作也简单。用户只需在简单配置,拖拖拽拽就可以完成数据分析。
    (3)FineBI:Cognos和Tableau的确非常好用,但是它们是两款国外软件,相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件,我们可以在各大平台找到海量的学习教程。同时,运用FineBI进行部署非常方便。

    4.Python

    Tableau、FineBI这一类的可视化工具,的确可以自动生成报告。但是,如果想要进行更深入的探索,你需要学习Python来进行数据挖掘。

    Python是一种面向对象的高级编程语言,主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包,能够更好地帮助我们进行数据分析。以下是Python的一些优点:
    (1)语法清晰,简单易学。
    (2)开源且免费。
    (3)库量非常大。

    5.SAS

    SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此,SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。

    6.Alteryx

    Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据,即便没有任何编程能力的人,也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时,Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术,仅需几分钟,你就能得到输出结果。以下是Alteryx的其他优点:

    (1)能够融合数据。
    (2)易于采购。
    (3)可以建立工作流程。

    7.“软”实力

    光懂技术还不行,数据分析师还必须具备以下几种“软”技能:

    (1)很强的沟通能力。如果数据分析师不能将自己的分析结果表达清楚,那么他的分析结果将一文不值。
    (2)熟悉业务内容。我们学习数据分析的最终目的,就是就业。因此,每个数据分析师都必须做到熟悉业务。
    (3)快准狠地分析出最佳解决方案。了解了业务之后,数据分析师要找出最有效的数据分析方法,来对数据进行分析。

    写在最后

    这就是做数据分析需要掌握的技能。如果你没有掌握,我们还是要先打好基础。如果你掌握了,那么恭喜你成功入门,你已经是一个合格的数据分析师了!

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    根据调查结果,十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。Python广泛应用于所有数据科学领域,包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。不过你知道如何利用Python做数据分析吗?需要学习哪些知识?下面就给大家讲解一下。

    与数据分析相关的Python库很多,比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等,数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。

    生成数据表

    常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据,Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称、索引列、数据格式等等。

    检查数据表

    Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。

    数据表清洗

    Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。

    数据预处理

    数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。

    数据提取

    主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。

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    数据筛选汇总

    Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

    当然,使用Python做数据分析还有很多操作。如果你想让Python成为你的事业,建议你还是选择专业的学习比较好。

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    1.什么是数据分析

    所谓数据分析就是将产品相关的数据收集整合,然后利用特定的方法去分析这些数据,从中发现规律或是得到结论。这些特定的方法可以包括专业的统计学、数学建模等,也可以从数据的维度和广度出发,数据收集或对比、总结相似数据的相同性、异常数据出现的可能原因,这类分析比较偏人文学科,可能数学难度不高,但是利用独特的数据角度,同样可以得到非常有价值的结果。

    2.怎么做数据分析

    不论怎么样做数据分析,我们都需要明确数据分析的目标,清楚每个原始数据和中间数据的意义,从中发现问题、得到结论或是验证想法。

    当你确认了数据分析目标之后,需要的就是去确定哪些数据对于目的是有用的。因为数据有很多,不可能将所有的数据考虑到,所以这时候就需要根据经验或是业务知识去找到最可能和目的相关的原始数据,整理收集这些数据,方便以后的分析。目标清楚、原料充足之后,我们便开始考虑如何利用这些资源去做出一道大餐。

    比如在APP的数据分析中,可以得到的数据有新增用户、活跃用户、留存、渠道流量、版本数据、行业数据、自定义埋点数据等,这些数据目前还都是质量不错的原材料,还需要经过大厨的烹饪才能色香味俱全。那么这时候大厨的厨艺就是数据分析的关键了。有的人精通数学,懂得如何快速准确建模;有的人通晓业务,明白每个数据背后的商业意义;有的人长于世事,能从数据中看到隐藏的情感并为己所用;有的人善打地基,清楚稳定的数据架构可以为发展提供源源不断的动力。总之,利用不同的手艺做出来的数据大餐各有所长,互相支持,缺一不可。

    3.为什么做数据分析

    数据分析永远都是为了产品的发展而服务,一切的目的无外乎:获得用户、留住用户、增加收益,而数据正好可以告诉我们在这三个点上的表现,同样这也是最客观和准确的途径,为我们的策略提供参考。

    所以数据分析就是了解产品、暴露问题或发现惊喜(真相)、分析原因、思考方案、结果验证。

    4.怎么做得更好

    评价更好是从目标出发,当目标的完成度越高、质量越好,那么数据分析的工作就是在变得更好。

    除了前面提到的目标明确、方法外,同时也要让团队或负责人清楚了解到产品的真实表现,告诉他们现在存在的问题,与团队一起及时找到问题解决方案,明确如何调整产品策略或是制定新的玩法去提高产品表现,即获得更多的用户、留住更多的用户,增加产品的收益。所以在这一过程中如何让别人更快更好的理解你的分析,让他们支持你的工作也是很重要的一环,甚至比数据分析本身还重要。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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    2.对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
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    3.Hadoop是什么,主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
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    4.大数据在各行业的应用和趋势
    http://www.duozhishidai.com/article-477-1.html
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    大数据分析怎么学习

      第一,可视化分析,事实上,大数据分析的使用人群主要有两大类,一是大数据分析专家,他们懂系统、懂语言,另外还有一类就是普通用户,为了保证普通用户也能看懂分析出来的结论、清楚变量间的关系,得输出一个可视化的结论,因为可视化分析能以直观的方式呈现大数据的各自特点。

      第二,数据挖掘算法,其实大数据分析的核心就是数据挖掘算法,大数据从业流程大概是这样的:得先了解业务,结合业务想要得到的去获得数据,获得数据后得将无效数据剔除掉、做数据清洗,清洗完要试探得进行切入分析、建模,在分析建模的过程中,核心的就是算法,在建模后得反向测试模型的可行性,得到可视化的结论。说白了,如果将大数据挖掘的算法掌握起来,那就算半只脚踏入大数据分析专业岗位。

      第三,预测性分析能力,大数据分析被应用的领域就是预测性分析,要从大数据中利用算法挖掘出对应的特点、建立模型,然后通过模型带入新数据、精准预测未来数据发展的方向,事实上,大数据之所以会得到越来越多企业和机关单位的认可,主要是因为它能结合过去以及现有数据预估、在未来可能出现的问题、提前设定预案解决。

      第四,语义引擎,大数据分析被广泛运用于网络渠道,在现在网络高速发展的情况下,大数据在网络数据挖掘上的应用非常之广泛,它可以通过海量网络用户搜索的关键词、发布的图片等来精准判断用户诉求,实现更好用户体验,提升用户对网站、APP软件的满意度。

      第五,数据质量和数据管理,有意义的大数据分析是基于数据质量、数据管理的,必须得保证数据具备高质量特色,而且还融入有效数据管理,如此才能让大数据更专业的被运用于各个行业。

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