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首頁(yè)精彩閱讀新手如何快速入門(mén)數(shù)據(jù)分析？
新手如何快速入門(mén)數(shù)據(jù)分析？
2019-01-28
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CDA數(shù)據(jù)分析研究院原創(chuàng)作品, 轉(zhuǎn)載需授權(quán)

 

隨著互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展，各大公司沉淀了很多的數(shù)據(jù)，如何找出藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，利用這些數(shù)據(jù)來(lái)給公司創(chuàng)造價(jià)值，作為一個(gè)新手面對(duì)這些問(wèn)題的時(shí)候，你是不是考慮怎么快速學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析呢？

如果你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那么你可以參考網(wǎng)上的推薦書(shū)籍，自己拿起書(shū)本，找些案例開(kāi)始學(xué)習(xí)。

如果你需要前輩的指導(dǎo)，那么你可以按照CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦的學(xué)習(xí)方法來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：

首先，數(shù)據(jù)分析師需要三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。 


 一、技術(shù) 

主要包括excel，sql，power BI 

1)技術(shù)方面就是 SQL，主要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言的增刪查改， 建議從mysql入手，主要學(xué)習(xí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，主要學(xué)習(xí)單表查詢(xún)以及多表查詢(xún)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析

2)Excel 也是要會(huì)一點(diǎn)的。不過(guò) Excel 這種常用的辦公軟件，比如說(shuō)做個(gè)圖，算算總合、平均之類(lèi)的，熟練使用vlookup等幾個(gè)常用函數(shù)，稍微復(fù)雜點(diǎn)的數(shù)據(jù)透視表 (pivot) 就夠了。 

3)如果SQL 上手比較快，時(shí)間充裕，那就練練 power BI, 主要目的是看看都有什么樣的圖表，感受一下各自適用什么樣的場(chǎng)景。具體怎么做圖不是非常重要，真要用的時(shí)候搜索一下現(xiàn)學(xué)就好了。最后就是學(xué)會(huì)使用power BI制作報(bào)表以及通過(guò)報(bào)表思考業(yè)務(wù)遇到的問(wèn)題。 


二、數(shù)據(jù)分析方法 

常用的數(shù)據(jù)分析方法包括以下13種：

1. 描述統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類(lèi)，圖形以及計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

2. 假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)主要包括U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)   使用條件：當(dāng)樣本含量n較大時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn) 使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是針對(duì)總體分布情況做的假設(shè)，

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3. 信度分析：檢査測(cè)量的可信度，例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。

4. 列聯(lián)表分析：用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。

5. 相關(guān)分析：研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。

6. 方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

7. 回歸分析

包括：一元線(xiàn)性回歸分析、多元線(xiàn)性回歸分析、Logistic回歸分析以及其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、加權(quán)回歸等

8. 聚類(lèi)分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類(lèi)，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9. 判別分析：根據(jù)已掌握的一批分類(lèi)明確的樣品建立判別函數(shù)，使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少，進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品，判斷它來(lái)自哪個(gè)總體

10. 主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量，并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息 。

11. 因子分析：一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無(wú)法直接觀(guān)察到卻影響或支配可測(cè)變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法

12. R0C分析

R0C曲線(xiàn)是根據(jù)一系列不同的二分類(lèi)方式(分界值或決定閾）.以真陽(yáng)性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線(xiàn)

13. 其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存分析、對(duì)應(yīng)分祈、決策樹(shù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

學(xué)習(xí)分析方法內(nèi)容，使用方法，搞清楚這些算法的使用條件背景，你就可以輕松入門(mén)一名數(shù)據(jù)分析師了，在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析方法的過(guò)程中，有什么不懂得地方可以咨詢(xún)CDA數(shù)據(jù)分析老師。也可以讓CDA數(shù)據(jù)分析老師給您做一份詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)方案。

三、行業(yè)知識(shí) 

這一部分就真的沒(méi)有什么書(shū)可以看的了，基本都靠搜索，總結(jié)，思考，再搜索，總結(jié)，思考……如果平時(shí)對(duì)你的業(yè)務(wù)比較熟悉，這一部分會(huì)上手很快。

基本上把這些搞清楚，也差不多可以入門(mén)了吧。 數(shù)據(jù)分析入門(mén)并不難，入門(mén)之后的知識(shí)積累才是重點(diǎn)，如何在實(shí)際工作、項(xiàng)目中真正發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的作用，產(chǎn)生價(jià)值。 希望新手學(xué)員可以盡快入門(mén)數(shù)據(jù)分析，如果有什么不懂的地方，可以咨詢(xún)CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師。

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