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  • 要做数据分析师——学习路径

    千次阅读 2017-09-22 11:16:03
    要做数据分析师——学习路径1.Python基础与网络爬虫 Python-(强烈推荐)、Python-Udacity Python网络爬虫 2.数据可视化 数据可视化-Udacity Excel-网易云课堂 Power BI-edX、Power-BI-官方 Tableau-官方 3.SQL...

    我要做数据分析师——学习路径

    1.Python基础与网络爬虫

    2.数据可视化

    3.SQL数据库知识

    • MySQL数据库
    • SQL操作语句

    4.概率统计知识

    • 概率论
    • 统计学

    5.机器学习基础

    • 监督学习
    • 无监督学习
    • scikit-learn机器学习包

    6.数据分析

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  • 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...

    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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  • 数据分析概念  大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。  大数据作为时下最火热的IT行业...

    大数据分析概念

    大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。 

    大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。

                                    

    大数据分析工具介绍 

    前端展现 

    用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。 

    国内的有BDP,国云数据(大数据魔镜),思迈特,FineBI等等。 

    数据仓库 

    有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 

    数据集市 

    有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

    大数据分析步骤 

    大数据分析的六个基本方面 

    1. Analytic Visualizations(可视化分析) 

      不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。

    2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法) 

      可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

    3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力) 

      数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

    4. Semantic Engines(语义引擎) 

      我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

     5.Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

    数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 

    假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。

    6.数据存储,数据仓库 

    数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

                                                                 

    大数据分析业务成果 

    1.积极主动&预测需求: 企业机构面临着越来越大的竞争压力,它们不仅需要获取客户,还要了解客户的需求,以便提升客户体验,并发展长久的关系。客户通过分享数据,降低数据使用的隐私级别,期望企业能够了解他们,形成相应的互动,并在所有的接触点提供无缝体验。 

    为此,企业需要识别客户的多个标识符(例如手机、电子邮件和地址),并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动,为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外,企业也需要提供情境相关的实时体验,这也是客户的期望。 

    2. 缓冲风险&减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平,提升整个企业机构的安全:威慑需要建立有效的机制,以便企业快速检测并预测欺诈活动,同时识别和跟踪肇事者。 

    将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型,将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应,并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。 

    此外,对整个企业的数据进行集成和关联可以提供统一的跨不同业务线、产品和交易的欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测,并预测未来的潜在操作方式,确定欺诈审计和调查中的漏洞。 

                                                 

    3.提供相关产品: 产品是任何企业机构生存的基石,也通常是企业投入最大的领域。产品管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和服务战略路线图的发展趋势。 

    通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理,再进行相应分析,可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力,并能够加快对市场需求的预测,在需求产生之前提供相应产品。 

    4. 个性化&服务: 公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力,并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应,并让客户感觉受到重视,只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度,并考虑实时位置等因素,从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。 

    5. 优化&改善客户体验:运营管理不善可能会导致无数重大的问题,这包括面临损害客户体验,最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制,以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术,可以提升满足客户期望的有效性和效率,并实现卓越的运营。 

    通过部署先进的分析技术,可以提高现场运营活动的生产力和效率,并能够根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的最佳化使用可以带来端对端的视图,并能够对关键运营指标进行衡量,从而确保持续不断的改进。 

    例如,对于许多企业来说,库存是当前资产类别中最大的一个项目——库存过多或不足都会直接影响公司的直接成本和盈利能力。通过数据和分析,能够以最低的成本确保不间断的生产、销售和/或客户服务水平,从而改善库存管理水平。数据和分析能够提供目前和计划中的库存情况的信息,以及有关库存高度、组成和位置的信息,并能够帮助确定存库战略,并做出相应决策。客户期待获得相关的无缝体验,并让企业得知他们的活动。

     

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  • 1.什么数据分析 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,...

    目前,对于网站运营人员来说数据分析已经是每天必备的功课,通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。笔者通过之前的工作经验,做了一下总结,希望对大家有帮助。

    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:
    1.大数据时代,主要需要什么类型的人才?
    http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
    2.对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html
    3.Hadoop是什么,主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
    http://www.duozhishidai.com/article-1152-1.html
    4.大数据在各行业的应用和趋势
    http://www.duozhishidai.com/article-477-1.html
    5.大数据人才定义和分类
    http://www.duozhishidai.com/article-405-1.html


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