大數(shù)據(jù)時代來臨，“數(shù)據(jù)”熱度飆升，衍生出的行業(yè)亦受到追捧。據(jù)悉，中國大數(shù)據(jù)行業(yè)人才需求2020年將達(dá)210萬，未來5年需求量在2000萬人左右。

可見，國內(nèi)數(shù)據(jù)分析崗錢途與前景并存，想入門該朝陽產(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：數(shù)據(jù)分析是連接數(shù)據(jù)與人類認(rèn)知之間的橋梁。

正如，科學(xué)家要顯微鏡才能觀察微生物、看鐘表方知時間、測體溫用溫度計……對于人類用感官無法直接認(rèn)知的數(shù)據(jù)，需使用“數(shù)據(jù)分析”工具來幫忙。

——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情況，發(fā)現(xiàn)規(guī)律并預(yù)測將來。

假如你是運營良好的淘寶服裝店店長，你會及時掌握一天賣多少件商品、掙多少錢、哪個品牌賣的多、哪個品牌賣的少、哪種商品需補貨、哪種顏色受歡迎等信息，以便做策略調(diào)整，保持競爭優(yōu)勢。

這就是了解情況。

積累一定數(shù)據(jù)后，你會發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律，如：人群甲喜歡買圓領(lǐng)深色服裝，而人群乙喜歡買寬松淺色服裝，有人買A品牌后會購買B品牌短褲，有人瀏覽C頁面后會對D品牌產(chǎn)生興趣。

這就是數(shù)據(jù)挖掘。

于是，你將圓領(lǐng)深色服裝推銷給甲，將寬松淺色服裝推銷給乙，將B品牌短褲購買鏈接添加在A品牌購買頁中，將D品牌促銷優(yōu)惠加到C頁面，一番操作后商品銷售量大幅提升。

這就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

觀察一段時間，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品牌點擊次數(shù)，通過瀏覽量趨勢來大致預(yù)測未來一段時間內(nèi)銷量的變化情況。

這就是預(yù)測將來。

——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語言、SPSS、SAS等。

接下來，以入門簡單、代碼可讀性強的Python為例，將一個數(shù)據(jù)分析項目拆分為5個步驟，從獲取數(shù)據(jù)到呈現(xiàn)可視化報告，讓你用一盤游戲的時間來學(xué)會數(shù)據(jù)分析。

• 數(shù)據(jù)獲取python能在最小化時間、精力、金錢的前提下，拿到更多數(shù)據(jù)！很多公司會購買數(shù)據(jù)庫，Python強大的接口可調(diào)用大部分主流數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。同時，其爬蟲功能可解碼大部分網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的數(shù)據(jù)包，獲取各種類型的外部數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)存儲當(dāng)需要處理十幾萬，甚至上百萬的數(shù)據(jù)時，Excel會崩潰，而使用python數(shù)據(jù)庫可存儲大量數(shù)據(jù)，管理起來也更便捷。

•  數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)會存在格式不同、異常值、缺失值等問題，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，大幅降低了數(shù)據(jù)分析的時間成本。
• 建模與分析在商業(yè)決策和營銷中，建模與分析非常重要，要結(jié)合項目需求來選取模型。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，專攻統(tǒng)計可視化的模塊還可與Pandas無縫對接。

數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)和挖掘趣味的過程，無論從事哪個行業(yè)、哪個崗位，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)。

這項技能不僅能提高你的工作效率，還能作為一門炫酷的技能，讓你從職場脫穎而出，實現(xiàn)事業(yè)上的抱負(fù)和價值。