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數據分析，并沒有那么深奧！_數據分析_大數據
2014-09-09
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    數據挖掘與數據分析，乍看很深奧，又兼有不少專家教授吹噓這一行業(yè)的發(fā)展趨勢，體現在最近熱炒的大數據。什么是大數據，筆者瀏覽了創(chuàng)業(yè)家和虎嗅網對大數據的解釋，確實有部分大企業(yè)，尤其是互聯網企業(yè)應用了獨特的網站數據分析手段，從數據背后挖掘出有價值的商業(yè)信息。還有的專家歸納了常見的十大數據挖掘分析方法。如最近黃剛-物流與供應鏈微博轉發(fā)的“【常見十大數據挖掘分析方法】1、記憶基礎推理法2、市場購物籃分析3、決策樹法4、基因算法5、群集偵測技術6、連結分析7、在線分析處理8、類神經網絡9、區(qū)別分析10、羅吉斯回歸分析...經典方法,獨步天下,以上都是常用的數據挖據與分析方法,有的數據挖掘公司,用其中的一種就獨步天下，微博號召大家學習，看完仔細想想，容易是誤導大家，尤其是企業(yè)白領們。

    我對于這十大方法到底是何方神器并不是十分了解，但至少第十條——羅吉斯回歸分析我是知道的。所謂的羅吉斯回歸分析，不就是回歸分析么？回歸分析，是統(tǒng)計學最基本的分析方法，無非就是分析兩個或多個變量之間的關系，通過建立方程式，預測未來的趨勢，這是數據分析人員必須要掌握的基本數據分析工具。正因為是個普通的工具，所以專家們就蓋個高深的帽子：羅吉斯回歸分析，實則貽笑大方而已。

    大部分企業(yè)人員，不可能都向所謂的數據科學家目標進軍。人在職場，掌握相對簡單實用的數據分析方法和工具是最重要的。連回歸分析、相關系數的查表和解讀、VSM、方差分析、箱線圖、柏拉圖等都不知道是何物，去號召學習所謂的常見的十大數據分析方法，實在是誤導廣大物流同行，尤其是剛入職場的物流新人，以及物流在校生。其實，數據分析沒有專家們吹的那么復雜。從本質上講，數據分析是一項專業(yè)技能，任何行業(yè)、任何崗位都是需要學習的（搬運工、普工、收派員除外），因為這是往上走的必備技能。學了數據分析，不一定要從事數據分析工作。無論企業(yè)物流還是物流企業(yè)，很少有設置數據分析員崗位，即使有，也就是個普通的統(tǒng)計員，拿著微薄的薪水，進行著枯燥的簡單的數據匯總和報表統(tǒng)計。所以，不要因為學了數據分析，就認為一定要從事數據分析崗位。數據分析作為一項專業(yè)技能，必須要和具體的業(yè)務相結合才行，具體的說，只有附加在本質崗位上的一個工具，才能彰顯自身的專業(yè)性和職場競爭力。所謂學會了其中一招，就能獨步天下，實在是夸大其詞。再鋒利的 “箭” ，只有配上質量上乘的“弓”，才能體現整個弓箭的價值。

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