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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代干貨貼 | 大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維？
干貨貼 | 大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維？
2020-08-26
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大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨，“數(shù)據(jù)”熱度飆升，衍生出的行業(yè)亦受到追捧。據(jù)悉，中國(guó)大數(shù)據(jù)行業(yè)人才需求2020年將達(dá)210萬(wàn)，未來(lái)5年需求量在2000萬(wàn)人左右。

可見(jiàn)，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析崗錢(qián)途與前景并存，想入門(mén)該朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)，需要先明白數(shù)據(jù)分析究竟是什么？

——數(shù)據(jù)分析是什么？

CDA明星導(dǎo)師 李奇老師說(shuō)：數(shù)據(jù)分析是連接數(shù)據(jù)與人類(lèi)認(rèn)知之間的橋梁。

正如，科學(xué)家要顯微鏡才能觀察微生物、看鐘表方知時(shí)間、測(cè)體溫用溫度計(jì)……對(duì)于人類(lèi)用感官無(wú)法直接認(rèn)知的數(shù)據(jù)，需使用“數(shù)據(jù)分析”工具來(lái)幫忙。

——數(shù)據(jù)分析能干嘛？

“數(shù)據(jù)分析”可將多、亂、雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一目了然的規(guī)律或方案，幫助決策者了解真實(shí)情況，發(fā)現(xiàn)規(guī)律并預(yù)測(cè)將來(lái)。

假如你是運(yùn)營(yíng)良好的淘寶服裝店店長(zhǎng)，你會(huì)及時(shí)掌握一天賣(mài)多少件商品、掙多少錢(qián)、哪個(gè)品牌賣(mài)的多、哪個(gè)品牌賣(mài)的少、哪種商品需補(bǔ)貨、哪種顏色受歡迎等信息，以便做策略調(diào)整，保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

這就是了解情況。

積累一定數(shù)據(jù)后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律，如：人群甲喜歡買(mǎi)圓領(lǐng)深色服裝，而人群乙喜歡買(mǎi)寬松淺色服裝，有人買(mǎi)A品牌后會(huì)購(gòu)買(mǎi)B品牌短褲，有人瀏覽C頁(yè)面后會(huì)對(duì)D品牌產(chǎn)生興趣。

這就是數(shù)據(jù)挖掘。

于是，你將圓領(lǐng)深色服裝推銷(xiāo)給甲，將寬松淺色服裝推銷(xiāo)給乙，將B品牌短褲購(gòu)買(mǎi)鏈接添加在A品牌購(gòu)買(mǎi)頁(yè)中，將D品牌促銷(xiāo)優(yōu)惠加到C頁(yè)面，一番操作后商品銷(xiāo)售量大幅提升。

這就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

觀察一段時(shí)間，你發(fā)現(xiàn)E品牌被瀏覽2-3次就能售出一件，于是你想辦法增加E品牌點(diǎn)擊次數(shù)，通過(guò)瀏覽量趨勢(shì)來(lái)大致預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)銷(xiāo)量的變化情況。

這就是預(yù)測(cè)將來(lái)。

——數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

數(shù)據(jù)分析工具除基本的Excel及SQL外，還有一些主流利器Python、R語(yǔ)言、SPSS、SAS等。

接下來(lái)，以入門(mén)簡(jiǎn)單、代碼可讀性強(qiáng)的Python為例，將一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目拆分為5個(gè)步驟，從獲取數(shù)據(jù)到呈現(xiàn)可視化報(bào)告，讓你用一盤(pán)游戲的時(shí)間來(lái)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析。

  • 數(shù)據(jù)獲取python能在最小化時(shí)間、精力、金錢(qián)的前提下，拿到更多數(shù)據(jù)！很多公司會(huì)購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)庫(kù)，Python強(qiáng)大的接口可調(diào)用大部分主流數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。同時(shí)，其爬蟲(chóng)功能可解碼大部分網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的數(shù)據(jù)包，獲取各種類(lèi)型的外部數(shù)據(jù)。
  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)當(dāng)需要處理十幾萬(wàn)，甚至上百萬(wàn)的數(shù)據(jù)時(shí)，Excel會(huì)崩潰，而使用python數(shù)據(jù)庫(kù)可存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，管理起來(lái)也更便捷。
  •  數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)會(huì)存在格式不同、異常值、缺失值等問(wèn)題，需進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工。數(shù)據(jù)分析中80%的工作都耗在這步。Python可高效處理多維數(shù)據(jù)，兼容性強(qiáng)，大幅降低了數(shù)據(jù)分析的時(shí)間成本。
  • 建模與分析在商業(yè)決策和營(yíng)銷(xiāo)中，建模與分析非常重要，要結(jié)合項(xiàng)目需求來(lái)選取模型。Python支持建模工作的能力極佳，能高精度分析大量數(shù)據(jù)。
  • 可視化分析數(shù)據(jù)分析報(bào)告是展示成果的關(guān)鍵，也是收獲老板和同事認(rèn)可的重要環(huán)節(jié)。python可輕松將數(shù)據(jù)圖形化，且可輸出多樣化的格式。同時(shí)，專(zhuān)攻統(tǒng)計(jì)可視化的模塊還可與Pandas無(wú)縫對(duì)接。

數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)和挖掘趣味的過(guò)程，無(wú)論從事哪個(gè)行業(yè)、哪個(gè)崗位，都可根據(jù)自身情況選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行學(xué)習(xí)。

這項(xiàng)技能不僅能提高你的工作效率，還能作為一門(mén)炫酷的技能，讓你從職場(chǎng)脫穎而出，實(shí)現(xiàn)事業(yè)上的抱負(fù)和價(jià)值。

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