
數(shù)據(jù)分析入門方法論
關(guān)于數(shù)據(jù)分析,最重要的是思路和方法論,無論是什么工具,最終的輸出無非就是:
有價(jià)值的結(jié)論(對應(yīng)分析報(bào)告)
有價(jià)值的決策過程(對應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型)
從提出問題入手,例如流量、留存率、新增用戶為什么發(fā)生變化,練習(xí)如何解決問題:
你會提出哪些假設(shè)?
如何驗(yàn)證這些假設(shè)?(統(tǒng)計(jì)方法)
如何取數(shù)?(SQL / Hive / Spark)
如何清洗和整理數(shù)據(jù)?(R / Python Pandas / PySpark)
如何可視化?(Excel / FinBI / R ggplot2 / Python matplotlib / Spark Zeppelin)
以怎樣的方式展示給非技術(shù)人員?(PowerPoint / Tableau / FinBI / iPython Notebook / R Markdown)
如何提出假設(shè)?
問題的發(fā)現(xiàn)常常是基于常理或者過往經(jīng)驗(yàn),所以提出假設(shè)的方式大多也是從經(jīng)驗(yàn)事實(shí)出發(fā)。比如根據(jù)你研究問題的需要,你需要驗(yàn)證哪個(gè)需求結(jié)論,以及你自己也可以提出基于事實(shí)層面上的基本假設(shè)。例如用戶(UV)上升,但是流量反而減少,UV一般是跟隨著流量成正相關(guān)的。所以這里不是流量這塊除了問題就是用戶這邊出現(xiàn)新情況。
假設(shè)是流量的問題,流量來源于渠道,是否是減少了某些效果差的渠道而專注于一些優(yōu)質(zhì)渠道,帶來了這樣好的結(jié)果。
如果是用戶問題,用戶數(shù)的增長是新用戶還是老用戶帶來的,如果都有,各占多少分成。
當(dāng)然,還得排除一些技術(shù)問題,是否是統(tǒng)計(jì)口徑出現(xiàn)了問題。
如何驗(yàn)證這些假設(shè)?
將每一種假設(shè)都列舉在紙上,每一條都細(xì)分,根據(jù)主題的類似性做出分類,同一類型的假設(shè),按照可能性依次排列,建立金字塔模型。同一層級劃分維度,比如時(shí)間、地區(qū)等其他屬性,構(gòu)建模型。
如何取數(shù)?
SQL是最基本的數(shù)據(jù)庫語言,無論從什么數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺取數(shù),都需要掌握。
Hive和Spark都是基于大數(shù)據(jù)的,Hive可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表,通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計(jì)。
清洗和處理數(shù)據(jù)
沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),就沒有高質(zhì)量的挖掘結(jié)果,有時(shí)候分毫之差就會影響結(jié)果的判斷。原始數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致、重復(fù)、不完整(感興趣的屬性沒有值)、存在錯(cuò)誤或異常(偏離期望值)的數(shù)據(jù)。這些都可通過
數(shù)據(jù)清洗:去掉噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)集成:將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲中
數(shù)據(jù)變換:把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式
數(shù)據(jù)歸約:數(shù)據(jù)立方體聚集,維歸約,數(shù)據(jù)壓縮,數(shù)值歸約,離散化和概念分層等
可視化&展示
分析的結(jié)論要用合適的方式表達(dá),可視化工具是最后一步也是不可或缺的工具。
如果使用常規(guī)Excel或者傳統(tǒng)報(bào)表工具,可以將做成的圖表貼至PPT中,涉及Excel的高級功能,就需要學(xué)習(xí)VBA和數(shù)據(jù)透視表,但Excel適合已經(jīng)處理好的成品數(shù)據(jù)。一旦涉及大數(shù)據(jù)量或頻繁鏈接數(shù)據(jù)庫,一些帶有接口的數(shù)據(jù)可視化工具或報(bào)表工具就比較適合。
最后,從提出問題到輸出結(jié)論,作為數(shù)據(jù)分析師的你可能使用各種工具,具體要使用哪一種可根據(jù)具體情況而定。
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