
數(shù)據(jù)分析這門技術(shù),看似“高大上”,但真正懂得其原理的人卻不多。很多人以為掌握了幾種軟件工具就算會數(shù)據(jù)分析了,但事實(shí)上,數(shù)據(jù)分析的核心遠(yuǎn)不止如此。
今天,我們就來深入聊聊數(shù)據(jù)分析的基本原理和關(guān)鍵步驟,帶你從“會用”邁向“懂得”。
數(shù)據(jù)分析的第一步就是“找數(shù)據(jù)”。沒有數(shù)據(jù),后續(xù)的分析都無從談起。
數(shù)據(jù)的來源可以說是五花八門,比如:
常見的收集方法也很多,包括手動輸入、爬蟲技術(shù)、API接口調(diào)用等。
???? 小提示:有時,找到“對的”數(shù)據(jù)比找到“大量的”數(shù)據(jù)更重要。精準(zhǔn)、可靠的數(shù)據(jù)才是分析成功的關(guān)鍵。
你以為數(shù)據(jù)一收集完就能直接分析?太天真了!
大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師都會告訴你,90%的時間花在“數(shù)據(jù)預(yù)處理”上。
數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些操作?簡單總結(jié)一下:
???? 實(shí)戰(zhàn)小技巧:
有一次,我負(fù)責(zé)的一個項(xiàng)目中,客戶數(shù)據(jù)里“客戶生日”字段有30多種格式(如YYYY-MM-DD、DD/MM/YYYY等),每次分析前都得“人工處理”,真是“數(shù)據(jù)勸退”現(xiàn)場!后來,學(xué)會了使用正則表達(dá)式,幾秒鐘就能搞定,省時又高效。
在數(shù)據(jù)清洗完后,分析師的好奇心會被激發(fā)出來。
“這組數(shù)據(jù)中有什么有趣的現(xiàn)象?”
“是否存在某種趨勢、模式或異常?”
這一步,我們會使用到各種統(tǒng)計(jì)方法,比如:
???? 靈魂拷問:你有多久沒認(rèn)真看過一份“數(shù)據(jù)分布圖”?
數(shù)據(jù)分布的可視化(如直方圖、散點(diǎn)圖等)經(jīng)常會揭示出意想不到的秘密。
數(shù)據(jù)的“價值”到底從哪來?
這一步,才是價值的誕生地。
我們會用統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的“規(guī)則”和“模式”,以便未來預(yù)測。常用的方法有:
? 個人經(jīng)驗(yàn):如果你想快速入門這部分的技能,學(xué)一學(xué)Python的scikit-learn庫,大部分常用的建模技術(shù)都能實(shí)現(xiàn)。
你是否遇到過“老板只看圖不看表”的情況?
這就是數(shù)據(jù)可視化的意義!
當(dāng)你把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形、圖表,甚至是動態(tài)圖,分析結(jié)果會變得更直觀。比如:
???? 實(shí)用建議:在做數(shù)據(jù)可視化時,配色方案不要太“花”,盡量保持簡潔清晰,讓關(guān)鍵信息一目了然。
數(shù)據(jù)分析的目的,不是數(shù)據(jù),而是決策。
前面的所有步驟,都是為“提供決策支持”服務(wù)的。
在這一步,我們將所有的分析結(jié)果呈現(xiàn)給管理層或客戶,并幫助他們做出選擇:
在很多企業(yè)中,數(shù)據(jù)分析報(bào)告的“最終產(chǎn)品”就是一份PPT或BI儀表盤,呈現(xiàn)清晰的建議、結(jié)論和行動計(jì)劃。
如果你能理解上面6個關(guān)鍵步驟,恭喜你,已經(jīng)掌握了數(shù)據(jù)分析的基本框架!
數(shù)據(jù)分析并不是一個“全能必懂”的領(lǐng)域,而是需要你在實(shí)踐中不斷學(xué)習(xí)。這里有一個建議:
如果你已經(jīng)在這條路上前行,別擔(dān)心遇到困難,因?yàn)?strong style="font-weight: bold; color: black;">每一段努力,都會在未來的某一天成為你的底氣。
“數(shù)據(jù)不撒謊,但我們需要會傾聽它的聲音?!?/p>
希望這篇文章能為你撥開迷霧,讓你在數(shù)據(jù)分析的道路上少走彎路,多點(diǎn)清晰!
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