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數(shù)據(jù)分析師核心技術(shù)要點
2016-10-27
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數(shù)據(jù)分析師核心技術(shù)要點

我認為數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)科學/商業(yè)智能(或是其它類似名字)的職業(yè)，最核心的部分在于兩點：業(yè)和術(shù)。

"業(yè)"更偏向于你的soft skills，你的理解能力，分析能力，溝通能力，mind-set。其中當然包括最重要的一個能力：

將復(fù)雜的商業(yè)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學模型，并利用編程能力進行分析，預(yù)測和評估，再轉(zhuǎn)化為合適的Business Plan，執(zhí)行。

你可以看到，這是一個生態(tài)圈，其中并不是只是包含了其它答案所描述的數(shù)學模型，統(tǒng)計理論，也不只是包含用什么工具sas,r,excel?？偨Y(jié)來說是一種完全設(shè)身處地去為商業(yè)模型思考的mind-set。這是我很多國內(nèi)數(shù)據(jù)從業(yè)者身上很少看到的。很多同事更喜歡強調(diào)自己的統(tǒng)計模型多好，算法多牛，當然，別理解錯，這些優(yōu)化都是好事，但從一個Business function (我把analytic當作一種服務(wù)我們的商業(yè)目標的商業(yè)職能)　的角度來說，這只是一個從過程中的小部分。這可能是因為很多大型企業(yè)，比如銀行，電商，IT，智能太細分導(dǎo)致，很少有人能真正退一步去思考我們做分析的意義何在，如何落地，能賺多少錢。

"術(shù)"更偏向于你的技術(shù)，包括你的數(shù)學，統(tǒng)計，編程，硬件的技術(shù)。這個技術(shù)對很多技術(shù)愛好者來說是數(shù)據(jù)分析最有意思的一部分，但對很多更喜歡business的朋友來說，很乏味。當然，沒有好與壞，高級和低級的區(qū)別。術(shù)業(yè)有專攻就是這道理， 而抽象一點去說：

為了解決商業(yè)問題所需要的技術(shù)，能力。

看到這里你應(yīng)該明白了，很多時候我們說的數(shù)據(jù)分析師實則是這個層面的。而再細分，這個技術(shù)其實分為三層：

1 統(tǒng)計理論，模型                            

2 數(shù)據(jù)庫查詢類編程SQL

3 底層數(shù)據(jù)存儲技術(shù)hadoop, hive, spark, etc.

成為一個合格的數(shù)據(jù)科學家，你需要上面1，2的本事。有能力利用統(tǒng)計模型解決問題，也有能力通過編程將這些模型實現(xiàn)，并且自動化。這里很多人爭論SAS,R,Python,SPSS，在我看來，無非只是工具，都是相同的，只要能用就好。而數(shù)理統(tǒng)計，則是要同時結(jié)合Q quant和P quant(具體請參照數(shù)說工作室，具體名字我忘了，一個微信號)。區(qū)別在于一個強調(diào)隨機概率，一個強調(diào)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計。所以，基本理論要知道，比如如何判別模型顯著，如何優(yōu)化模型?；灸Ｐ鸵惨獣?，回歸，Clustering, sequence analysis等等。只有精通這些模型，才能知道怎么從統(tǒng)計角度去解決商業(yè)文體。

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