2020努力做一个无可替代的人!长攵预警,全篇无代码只讲小一我在数据分析之路上的心得收获
最近有朋友问了小一一些关于转行需要考虑的问题和入门的问题,问题大概是这样:
“我想学习数据分析不知道该从哪开始学,小一你可以带我吗”
“零基础,想学习数据分析有好的经验可以分享吗?”
茬总结大家问题的时候我不禁想到了两三年前的自己。
那会儿小一我也刚步入社会没多久,自己会的专业技能全是为后台开发准备的
到了部门之后,因为日常工作更偏数据分析所以我当时也面临和大家同样的问题。疑惑、迷茫、有力使不出来的感觉
说到这,我的眼角似乎又湿了一片......
现在再来看当时遇到的问题就有了下面的文章。
文章很长我真没想到会写这么多内容,写着写着就......
可能是自己的踩坑经历太丰富了一提起就一发不可收拾。
文章虽长但重点我都有标注,排版也还算可以希望能让你有所得,有所获
数据分析这個词,这个职业其实很久就已经出现只是在数据量越来越大的今天它的地位也越来越重要,才会引起大家的关注
但我还是建议你将这幾个词一起来看:数据分析、数据挖掘、人工智能和数据科学。
真的会有人分不清楚这几个职位而且在实际工作中,跨领域干活的事情哽不在少数
从它的字面意思来看:数据分析=数据+分析
首先你得有获取数据的能力,当你的分析需要某些数据来进行支撑验证的时候你嘚知道这些数据从哪获取,怎么获取
这个获取说的可不简单指的是从某个网站下载从某鱼某宝上买;更多指的是你具备这种数据获取的能力,具备对分析需要的数据类型的判断
说到这,你可能要反驳我了:项目进度当然是越快越好只要能搞到项目所需的数据就行了呗。
你如果能确保你以后项目中需要的数据你都可以通过捷径搞到手那没问题。可问题是大多数同学可以吗?
我曾经因为工作需要爬一批微博的数据淘宝要价300+,一次性的不包售后后来我在网上找的代码,自己修修补补之后搞定了数据需求后来领导知道这事发了300奖金給我。
领导好是一个方面若你将这件事情放在任何一个环境下,你具备这个能力别的同事不具备,在做项目的时候领导会怎么对待你
别跟我提什么能者多劳的事情,现在的领导都不傻卸磨杀驴这种事情不是人人都愿意去做的。
说完数据我们再来看分析
你要说分析重鈈重要小一觉得相当重要!
通过观察数据提出假设是分析,通过数据指标验证假设是否成立是分析通过数据规律进行预测也是分析。
汾析是对数据的观察利用验证现有的数据结论,并提出合理的假设预测未来趋势当然,这个合理程度和业务有很大关系我们后面会說到。
总的来说:数据分析的目的是解决问题通过数据验证我们提出的假设,并根据数据规律做出相应的预测规划
多说一句:对于某些招聘网站上要求数据分析师具备熟悉xxx算法,掌握xxx模型的能力我只劝你一句,若你具备它所说的能力往下翻,把你的定位放在下面两個你值得更好的。
这个话题我说不了多少资历不够我还是知道的,如果有些地方您觉得我说的不对您就当我在瞎瘠薄说。
直接说说咜和上面一个的区别吧
如果说数据分析最后会对数据规律进行预测分析,那只能说这种预测是很有限的。
但是数据挖掘不一样有数學理论支撑,有大量数据集进行验证准确率和信服度还是挺高的。
要说和数据分析最大的区别那肯定就是各自的目的了。
数据挖掘的目的是通过大量数据样本挖掘数据之间的内在关联,预测未来时间的数据变化
最明显的区别就是数据分析更注重已知信息的分析,数據挖掘更注重未知信息的挖掘
如果说你现在是一个数据分析师或者准备转行需要考虑的问题做数据分析师,那我建议你最好能够将你的目标定位放在这数据挖掘上。
数据挖掘可以转数据分析但是数据分析不一定能转数据挖掘。当然也没有数据挖掘师这么傻去转数据分析
就目前社会的科技发展来看,人工智能的前景很大
基本上语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索这些领域都属于囚工智能。
但是记住一点:人工智能必须具备数据挖掘能力其次是机器学习、深度学习这些你也得会。
这里又提到了两个方向:机器学習和深度学习不理解的话你暂且就把它当成另一个数据挖掘来看。
最后是数据科学这个词,听着好像很高大上其实人家本来就很高夶上啦。
对于这个学科我建议你这样理解:
Python 中有一个包叫Pandas是专门进行数据处理的
同样,还有这样一个包叫Scikit-learn是进行数据挖掘的
还有像爬蟲、可视化Seaborn|matplotlib、线性代数scipy、深度学习keras 等等这样的包,数据科学都涵盖进去了
ok,数据科学就是一个涵盖数据处理、可视化、数据挖掘、深度學习等这些内容的
学科理解就好。
数据分析的流程是什么
想必对很多同学,尤其是还在学校的同学来说会对这个问题比较感兴趣。
那么在实际工作中一个数据分析项目,它的实现流程究竟是怎样的
小一我翻了下这两三年自己在工作中遇到的大小项目,并且和同事進行了充分的交流差不多总结了六个步骤。
分析业务指标明确数据内容
很惊讶吧,第一个竟然是这个
在实际遇到一个项目的时候,往往领导给你的任务是一个大的目标,比如:
领导:小一啊我们这个月比上个月的用户投诉略有增多,你来分析一下是什么原因顺便预测一下下个月我们应该重点抓哪些指标“
像这种,就需要先了解具体业务了
用户为什么会投诉产品哪里做的让用户不满意?用户不滿意的具体数据有哪些这些数据是怎么生成的?不同粒度的数据又表示什么
另外别忘了老板的终极目标(xxx,这是顺便一下就能预测出來的吗......)
提出问题假设建立分析方法
当你已经知道你的目标和哪些数据有关系,却不能确定哪个是主要问题哪个是次要的时候,你就箌了第二阶段
如果你时间允许的话,我建议你可以建立对照组进行对照试验
比如上面的问题,你就可以假设用户投诉和资费太贵有关、和产品质量有关系、和售后服务有关系等
另外如果你有历史的投诉数据,你也可以提出基于时间维度的假设:不同月份受天气影响太夶造成用户投诉(如果你真的把原因归结为天气,希望你不会挨老板毒打吧)
利用采集工具获取相关数据
你已经提出了问题,也知道伱的问题会和哪些数据有关联这个时候你需要数据,需要尽可能多的数据去验证你的结论让你的结论更有信服力,能被老板接受
一般在大公司里面,会有专门的人负责对接取数这个活你只需要提需求就完事了。
在小公司里面往往你就是自己的主宰。
我找不到您嫃厉害(要你何用)
你可以通过一些数据采集工具或者自己写爬虫脚本。
如果你数据量很小就几百几千条那种,爬虫就没必要了找一個八爪鱼或者火车头这类的采集工具,效率很高
如果你数据量略大,需要定时获取那建议你学习一下Python 爬虫
“不会Python不会爬虫怎么办?”“往下看后面有你想要的!”
通过编程手段,实现数据清洗
在你的一波极限操作(差点被辞退)之下你终于拿到了想要的数据。
仔细┅看监控系统每小时保存一个记录文件,上个月一共30*24个文件文件也不大,就几MB的样子但顶不住它量大啊。
所以在这一步掌握至少┅门编程语言是基本要求。R、Python都可推荐后者,后面会细说
在数据清洗的过程中你需要面对这些问题:
缺失值处理、异常值处理、重复徝处理,还有系统偶尔抽风后保存的垃圾数据
提取有用信息,进行数据分析
现在万事俱备终于到你熟悉的领域了。
你利用基本的统计學方法进行数据统计分析每一个指标的数据分布,对比上月的数据你还计算了不同指标的环比情况
你找到了反映用户投诉的具体指标,确实是这个月这些指标波动比较大影响的然后你又通过对比不同年份同时期的数据去证实你的结果。
最后你利用数据分析软件建立叻一个简单的预测模型,通过历年数据预测这个月的指标结果发现相差不大。
受此鼓舞的你又通过模型预测了下个月的指标情况信心滿满。
合理数据展现输出分析报告
当你一筹莫展不知道怎么写你的分析报告时,你的同事给你发来了“xxxx数据分析报告模板”
当你看完模板你知道写报告需要这些:图表展示+数据论证+结果预测
你原想着长篇大论说一通,最后却被你精炼到了五六页PPT 上
由于同事模板助攻的到位你只需要换几张图贴一些数据表,然后将最初的目标原因解释清楚形成一个稍有信服力的结论
最后附上你预测的结果,来一段合理叒不偏颇的建议你的报告就搞定了。
流程说完了还是得来点实际的干货,不然又被你们说我水文章了
这部分主要介绍:如何入门+学習方法
在数据分析中,有这样两种类型:偏业务型的数分和偏技术型的数分
偏业务型的我不太好说,因为我不是业务出身我了解的偏業务型更多的是在和市场的人打交道,针对市场的促销活动分析用户痛点提供有价值的分析结果?(是问号我没打错)
针对运营的周、月、季度、年指标进行输入输出,完美阐释了“我们不生产数据我们只是数据的搬运工”这句话。
偏技术型的大多都呆不久哈哈,開个玩笑
偏技术的会注意各种指标之间的关联,根据业务的情况相应的进行指标优化预测业务的相应指标。
所以偏技术型的数据分析最后干着干着就成了一名数据挖掘工程师,自然演变吧
偏业务型的更容易入门,多了解指标看看业务相关剩下的就是水到渠成的事凊。偏技术的就需要你自己不断的学习提高自己,尤其是算法模型没那么简单入门。
前面说的有点夸大你也不必太紧张。数据分析這能力有很多种途径去提升。
下面我列一下能力阶梯想要入门的同学可以一级一级往上提升自己。
不多介绍看个人能力。短则一两周长则一两个月。
业务相关的就那么点数据,指标的含义都是早都确定好了的能举一反三,将一个大目标分解成具体的小指标上戓将小指标确定到具体数据上去,业务能力就ok了
很多同学不把它当回事,不当回事的我暂且认为你还是学生但凡开始工作已经接触到數据的人,你敢说你真的会用Excel 吗
Excel 永远是数据处理的一大利器,这不仅体现在它对数据进行各种统计汇总的操作上还体现在它的图表输絀上。
相信也有很多同学通过Python 处理完数据之后还会去用Excel 画图。
当你的数据量小(以100万行为界限)数据处理简单,数据表唯一的情况下建议你直接用Excel,快速、方便输出简单。
在老板眼中可以用Excel 搞定的分析任务分分钟就能出结果!
前面已经说过为什么要掌握一门编程語言,那在这就来说说怎么简单快速入门一门编程语言
我们都知道有目的性的去学习是事半功倍的,编程也是
这里我们学编程进行数分嘚目的就是进行数据清洗、统计预测之类的那肯定会有这样一个流程:读数据—清洗数据—分析数据—图表分析—关联预测—保存数据。
读数据:肯定和文件操作有关学习文件相关内容
清洗数据:先判断所有不合理数据,在删除或填充所以和判断、循环有关,学习分支相关内容
统计分析:通过数学方法汇总指标和方法有关,学习函数、数学模块相关内容
图表分析:通过制作图表进行更深层次的维度汾析学习可视化的相关内容
关联预测:通过的3、4两步进行合理的关联预测,需要学习相应的简单算法以及代码的实现应用(加分项)
保存数据:保存到文件或者数据库,学习数据库相关内容
这一个流程下来编程的相关语法就差不多也学完了,为了提高处理效率在学习丅进程线程相关、数据处理高阶模块相关基本上你的编程技术也就没啥问题了。
这里小一推荐你们直接入门Python我有写一整套的Python 从入门到進阶再到高阶的学习教程,感兴趣的可以快速入门:
R就不说多了建议直接Python
我本来都忘了写这个技能,回过头看文章才补了上来不是因為它不重要,而是我每天都在用熟悉的都忘记了!
学习SQL 没啥好说的,比上面的Python、R简单多了
记住四个功能:增删改查
数据库的基本操作都昰围绕这四个的高阶的数据库操作在数据分析上也用不到,暂时不用考虑
不要纠结这个小标题权且把这个当做数据分析的一个加分项吧,有则更好
目前的数据分析师大多都会要求懂些算法知识,这个没办法别人懂就会比你有优势,就会抢你饭碗
对于新手来说,到叻这一步建议直接先去看挖掘十大算法了解概念就好,然后尽可能的看一些相关的算法模型案例知道怎么用就行。
最好自己动手搞幾个数据集玩一玩。
至于手撕XX算法这种事就看个人能力了,别勉强
套路+练习,小一我觉得主要就这两个
毕竟写PPT、输出文章这种能力,和天赋有关系也和你的上司有关系你要是写的东西合胃口了,怎么写都行要是不合,那可能就会有xxxx数据分析报告Vxx.xx版
这种类型的报告頻繁出现了
多看看老同事们写的文档,熟悉熟悉自己公司的文档风格和套路多写多练,也会慢慢好起来的这不是什么硬性要求。
今忝没有总结建议有空了回过头把文章多读几遍
如果对你有用,就再顺手点个赞吧
我也不知道怎么会写这么多内容,列完提纲我感觉很簡单很快就能写完,结果就......
可能自己这两年经历的东西太多了吧上面写的也都是自己在数据分析上摸爬滚打的一些心得,有些地方可能会有失偏颇但整体还是希望能够对你有所帮助。
抽空我会分享自己在数据分析之路上学习的一些资源教程和自己看过的书籍清单
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