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如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力?
2014-10-09
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如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力?

在這個大數(shù)據(jù)時代,我們?nèi)绾闻囵B(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力,下面就介紹一下數(shù)據(jù)分析師是如何培養(yǎng)的?

第一步:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:(70%時間)

獲取數(shù)據(jù)(爬蟲,數(shù)據(jù)倉庫
驗證數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)清理(缺失值、孤立點、垃圾信息、規(guī)范化、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集)
使用python進行文件讀取csv或者txt便于操作數(shù)據(jù)文件(I/O和文件串的處理,逗號分隔)
抽樣(大數(shù)據(jù)時。關(guān)鍵是隨機)
存儲和歸檔
第二步:數(shù)據(jù)觀察(發(fā)現(xiàn)規(guī)律和隱藏的關(guān)聯(lián))
單一變量:點圖、抖動圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數(shù)
兩個變量:散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數(shù)圖、傾斜
多個變量:假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
推算和估算(均衡可行性和成本消耗)
縮放參數(shù)模型(縮放維度優(yōu)化問題)
建立概率模型(二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比)
選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法(蒙特卡洛模擬,相似度計算,主成分分析)
大數(shù)據(jù)考慮用Map/Reduce
得出結(jié)論,繪制最后圖表
循環(huán)到第二步到第四步,進行數(shù)據(jù)分析,根據(jù)圖表得出結(jié)論完成文章。
結(jié)合實際業(yè)務(wù)來做數(shù)據(jù)分析
“無尺度網(wǎng)絡(luò)模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認(rèn)為——人類93%的行為是可以預(yù)測的。數(shù)據(jù)作為人類活動的痕跡,就像金礦等待發(fā)掘。但是首先你得明確自己的業(yè)務(wù)需求,數(shù)據(jù)才可能為你所用。
1. 數(shù)據(jù)為王,業(yè)務(wù)是核心
了解整個產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)
制定好業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)劃
衡量的核心指標(biāo)有哪些
有了數(shù)據(jù)必須和業(yè)務(wù)結(jié)合才有效果。首先你需要摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個結(jié)構(gòu),對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營情況有大致的了解。然后根據(jù)業(yè)務(wù)當(dāng)前的需要,指 定發(fā)展計劃,從而歸類出需要整理的數(shù)據(jù)。最后一步詳細(xì)的列出數(shù)據(jù)核心指標(biāo)(KPI),并且對幾個核心指標(biāo)進行更細(xì)致的拆解,當(dāng)然具體結(jié)合你的業(yè)務(wù)屬性來處 理,找出那些對指標(biāo)影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業(yè)務(wù)現(xiàn)況的全面掌握非常關(guān)鍵。
2. 思考指標(biāo)現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)多維規(guī)律
熟悉產(chǎn)品框架,全面定義每個指標(biāo)的運營現(xiàn)狀
對比同行業(yè)指標(biāo),挖掘隱藏的提升空間
拆解關(guān)鍵指標(biāo),合理設(shè)置運營方法來觀察效果
爭對核心用戶,單獨進行產(chǎn)品用研與需求挖掘
發(fā)現(xiàn)規(guī)律不一定需要很高深的編程方法,或者復(fù)雜的統(tǒng)計公式,更重要的是培養(yǎng)一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺,因為每個人的教育背景、生活環(huán)境都不一樣。很多數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系沒有明顯的顯示,需要使用直覺與觀察(數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來呈現(xiàn))。cda數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
3. 規(guī)律驗證,經(jīng)驗總結(jié)
發(fā)現(xiàn)了規(guī)律之后不能立刻上線,需要在測試機上對模型進行驗證。

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