
導語讓我們拋掉“一定要努力”的雞湯。
沒有數(shù)學基礎(chǔ),沒有編程基礎(chǔ),沒有項目經(jīng)驗,但有一顆想成為數(shù)據(jù)分析師的心,有沒有辦法?
讓我們拋掉“一定要努力”的雞湯,扔掉“數(shù)據(jù)科學家必備”的書單,在本文中,我將給出一條方向明確,可操作的實現(xiàn)路徑。
開篇前的定義:
本文中的”100小時成為數(shù)據(jù)分析師“,指在0基礎(chǔ)(統(tǒng)計學基本不懂,代碼基本不會,數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗基本沒有)的前提下,使用平均100個小時(隨個人情況不同有所增減)左右的學習時間,獲得互聯(lián)網(wǎng)(包括電子商務)或零售等傳統(tǒng)行業(yè)(不包括金融)入門級數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作(產(chǎn)品、運營、營銷等非技術(shù)類職位)的入職資格(入職僅僅是一個開始,真正的學習和挑戰(zhàn)在工作中)。
目錄:
一、整體了解數(shù)據(jù)分析——5小時
二、了解統(tǒng)計學知識——10小時
三、學習初級工具——20小時
四、提升PPT能力——10小時
五、了解數(shù)據(jù)庫和編程語言——10小時
六、學習高級工具——10小時
七、了解你想去的行業(yè)和職位——10+小時
八、做個報告——25小時
九、投簡歷,面試,入職——N小時
新人們被”大數(shù)據(jù)“、”人工智能“、”21世紀是數(shù)據(jù)分析師的時代“等等信息吸引過來,立志成為一名數(shù)據(jù)分析師,于是問題來了,數(shù)據(jù)分析到底是干什么的?數(shù)據(jù)分析都包含什么內(nèi)容?
市面上有很多講數(shù)據(jù)分析內(nèi)容的書籍,在此我推薦《深入淺出數(shù)據(jù)分析》,此書對有基礎(chǔ)人士可稱消遣讀物, 但對新人們還是有一定的作用。閱讀時可不求甚解,重點了解數(shù)據(jù)分析的流程、應用場景、以及書中提到的若干數(shù)據(jù)分析工具,無需糾結(jié)分析模型的實現(xiàn)。5個小時,足夠你對數(shù)據(jù)分析工作建立初步的印象,消除陌生感。
15個小時只夠你了解一下統(tǒng)計學知識,作為入門足夠,但你要知道,今后隨著工作內(nèi)容的深入,需要學習更多的統(tǒng)計知識。
本階段推薦書籍有二:《深入淺出統(tǒng)計學》《統(tǒng)計學:從數(shù)據(jù)到結(jié)論》,要了解常用數(shù)理統(tǒng)計模型(描述統(tǒng)計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等),重點放在學習模型的工作原理、輸入內(nèi)容和輸出內(nèi)容,至于具體的數(shù)學推導,學不會可暫放一邊,需要用的時候再回來看。
對于非技術(shù)類數(shù)據(jù)分析人員,初級工具只推薦一個:EXCEL。推薦書籍為《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》,基礎(chǔ)篇必須學習,提高篇不一定學(可用其他EXCEL進階書籍),也可以學習網(wǎng)上的各種公開課。
本階段重點要學習的是EXCEL中級功能使用(數(shù)據(jù)透視表,函數(shù),各類圖表適用場景及如何制作),如有余力可學習VBA。
作為數(shù)據(jù)分析人員,PPT制作能力是極其重要的一項能力,因此需要花一點時間來了解如何做重點突出,信息明確的PPT,以及如何把各類圖表插入到PPT中而又便于更新數(shù)據(jù)。10個小時并不算多,但已經(jīng)足夠(你從來沒做過PPT的話,需要再增加一些時間)。具體書籍和課程就不推薦了,網(wǎng)上一抓一大把,請自行搜索。
這個階段有兩個目標:學習基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫和編程知識以提升你將來的工作效率,以及測試一下你適合學習哪一種高級數(shù)據(jù)分析工具。對于前者,數(shù)據(jù)庫建議學MySQL(雖然Hadoop很有用但你不是技術(shù)職位,初期用不到),編程語言建議學Python(繼續(xù)安利《深入淺出Python》,我真沒收他們錢……)。數(shù)據(jù)庫學到聯(lián)合查詢就好,性能優(yōu)化、備份那些內(nèi)容用不到;Python則是能學多少學多少。
雖然EXCEL可以解決70%以上的問題,但剩下30%還是需要高級工具來做(不信用EXCEL做個聚類)。高級分析工具有兩個選擇:SPSS和R。雖然R有各種各樣的好處,但我給的建議是根據(jù)你在上一步中的學習感覺來定學哪一個工具,要是學編程語言學的很痛苦,就學SPSS,要是學的很快樂,就學R。不管用哪一種工具,都要把你學統(tǒng)計學時候?qū)W會的重點模型跑一遍,學會建立模型和小幅優(yōu)化模型即可。
這里我在時間上寫了個”+“號,因為這一步并不一定要用整塊時間來學習,它是貫穿在你整個學習過程中的。數(shù)據(jù)分析師最需要不斷提升的能力就是行業(yè)和業(yè)務知識,沒有之一。你將來想投入哪個行業(yè)和哪個職位的方向,就要去學習相關(guān)的知識(比如你想做網(wǎng)站運營,那就要了解互聯(lián)網(wǎng)背景知識、網(wǎng)站運營指標體系、用戶運營知識等內(nèi)容)。
你學習了那么多內(nèi)容,但現(xiàn)在出去的話你還是找不到好工作。所有的招聘人員都會問你一句話:你做過哪些實際項目?(即使你是應屆生也一樣) 如果你有相關(guān)的項目經(jīng)驗或者實習經(jīng)驗,當然可以拿出來,但是如果沒有,怎么辦?答案很簡單,做個報告給他們看,告訴招聘者:我已經(jīng)有了數(shù)據(jù)分析入門級(甚至進階級)職位的能力。同時,做報告也會是你將來工作的主要內(nèi)容,因此也有可能出現(xiàn)另外一種情況:你費盡心血做了一個報告,然后發(fā)現(xiàn)這不是你想要的生活,決定去干別的工作了……這也是件好事,有數(shù)據(jù)分析能力的人做其他工作也算有一項優(yōu)勢。
在此只說做報告的幾個要點:
1、先定好分析目標,梳理好分析邏輯,然后再做其他工作,否則要么沒有結(jié)論,要么邏輯生硬不合理,要么多次返工……
2、數(shù)據(jù)來源:首選網(wǎng)上的各種公開數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)源,國外的數(shù)據(jù)比較規(guī)整,國內(nèi)的數(shù)據(jù)背景學習成本相對低;
3、數(shù)據(jù)清洗整理:這項工作通常要占到40%-50%甚至更多的時間,請做好多次重來的心理準備。
4、工具使用:如無能夠解釋分析過程和結(jié)果的信心,請多用描述統(tǒng)計多作圖,少用聚類等分析模型,工具和模型是為分析目標服務的,不要為了使用而使用。
5、報告制作:注意三點:
(1)雖然”圖比表好,表比字好“,但前提是你能清楚的表達出想要表達的內(nèi)容,該用文字的時候還是要用文字;
(2)分析一定要有結(jié)論,結(jié)論一定要有數(shù)據(jù)支持;
(3)如果使用了一些你當前所屬組織(公司或?qū)W校)的專有數(shù)據(jù),請在具體的數(shù)值上打馬賽克,且最好不要標注具體來源(寫到某公司或某學校即可),這是作為一個數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)素養(yǎng),面試時有加分。
6、做好多次修改完善報告的心理準備。
投簡歷的時候不要看見職位里帶”數(shù)據(jù)分析師“就投!帶這個關(guān)鍵字的,有錄入整理數(shù)據(jù)的最低級職位,也有需要寫代碼的開發(fā)人員(數(shù)據(jù)分析師,數(shù)據(jù)挖掘工程師,傻傻分不清楚),看好職位描述再投!需要3年以上工作經(jīng)驗的,可以投但不要抱希望;需要1年以上工作經(jīng)驗的,你手里有做好的報告,請轉(zhuǎn)成PDF文件,然后向他們砸過去……很大幾率能中。
面試時候基本上會問一些”你認為數(shù)據(jù)分析都包含哪些工作“,”你之前做過什么數(shù)據(jù)分析項目“,”你印象最深刻的項目是哪一個“,”你覺得數(shù)據(jù)分析哪部分最重要“,”你在工作中碰到過什么難題“之類的問題,你已經(jīng)做過一份完整報告所以這些問題應該都能答上來,基本都是開放式問題,沒有標準答案,不必緊張。如果碰上讓你寫代碼或者做算法題的,默默退了吧,他們要招的是開發(fā)……
N次面試之后,準備入職吧,正式開始你作為數(shù)據(jù)分析師的征程。
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