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大牛數據分析師養成日記
2017-12-20
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大牛數據分析師養成日記

在耀眼的職業光環下，數據分析師自身的成長，幾乎是與孤寂相伴，在高級打雜中，鍛造而成。

最近接到一個職業訪談的邀請，要給對數據分析感興趣的新人Y(目前在知名電商從事系統開發和維護)一些建議，才突然發現自己在這個領域打滾了一段時間，一陣感嘆后，寫下自己的一些體會，盡管不全面，但或許能夠給新人一些借鑒。如有不妥地方，請各位數據大牛輕拍。
一、數據分析師有哪些要求?
1、理論要求及對數字的敏感性，包括統計知識、市場研究、模型原理等。
2、工具使用，包括挖掘工具、數據庫、常用辦公軟件(excel、PPT、word、腦圖)等。
3、業務理解能力和對商業的敏感性。對商業及產品要有深刻的理解，因為數據分析的出發點就是要解決商業的問題，只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。
4、匯報和圖表展現能力。這是臨門一腳，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示給領導和客戶，成效就大打折扣，也會影響到數據分析師的職業晉升。
二、請把數據分析作為一種能力來培養
從廣義來說，現在大多數的工作都需要用到分析能力，特別是數據化運營理念深入的今天，像BAT這樣的公司強調全員參與數據化運營，所以，把它作為一種能力培訓，將會讓你終生受益。
三、從數據分析的四個步驟來看清數據分析師需具備的能力和知識：
數據分析的四個步驟(這有別于數據挖掘流程：商業理解、數據理解、數據準備、模型搭建、模型評估、模型部署)，是從更宏觀地展示數據分析的過程：獲取數據、處理數據、分析數據、呈現數據。
(一) 獲取數據
獲取數據的前提是對商業問題的理解，把商業問題轉化成數據問題，要通過現象發現本質，確定從哪些緯度來分析問題，界定問題后，進行數據的采集。此環節，需要數據分析師具備結構化的思維和對商業問題的理解能力。
推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：《麥肯錫意識》、《麥肯錫工具》、《麥肯錫方法》
工具：思維導圖、mindmanager軟件
(二) 處理數據
一個數據分析項目，通常數據處理時間占70%以上，使用先進的工具有利于提升效率，所以盡量學習最新最有效的處理工具，以下介紹的是最傳統的，但卻很有效率的工具：

Excel：日常在做通報、報告和抽樣分析中經常用到，其圖表功能很強大，處理10萬級別的數據很輕松。
UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打開和運行速度都比較快。
ACCESS：桌面數據庫，主要是用于日常的抽樣分析(做全量統計分析，消耗資源和時間較多，通常分析師會隨機抽取部分數據進行分析)，使用SQL語言，處理100萬級別的數據還是很快捷。
Orcle、SQL sever：處理千萬級別的數據需要用到這兩類數據庫。
當然，在自己能力和時間允許的情況下，學習新流行的分布式數據庫及提升自身的編程能力，對未來的職業發展也有很大幫助。
分析軟件主要推薦：
SPSS系列：老牌的統計分析軟件，SPSS Statistics(偏統計功能、市場研究)、SPSS Modeler(偏數據挖掘),不用編程，易學。
SAS：老牌經典挖掘軟件，需要編程。
R：開源軟件，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
隨著文本挖掘技術進一步發展，對非結構化數據的分析需求也越來越大，需要進一步關注文本挖掘工具的使用。
(三) 分析數據
分析數據，需要用到各類的模型，包括關聯規則、聚類、分類、預測模型等，其中一個最重要的思想是對比，任何的數據需要在參照系下進行對比，結論才有意義。
推薦的書籍：
1、《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，盧輝著，機械出版社。這本書是近年國內寫得最好的，務必把它當作圣經一樣來讀。
2、《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇)》和《誰說菜鳥不會數據分析(工具篇)》，張文霖等編著。屬于入門級的書，適合初學者。
3、《統計學》第五版，賈俊平等編著，中國人民大學出版社。比較好的一本統計學的書。
4、《數據挖掘導論》完整版，[美]Pang-Ning Tan等著，范明等翻譯，人民郵電出版社。
5、《數據挖掘概念與技術》,Jiawei Han等著，范明等翻譯，機械工業出版社。這本書相對難一些。
6、《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。
7、《問卷統計分析實務—SPSS操作與應用》，吳明隆著，重慶大學出版社。在市場調查領域比較出名的一本書，對問卷調查數據分析講解比較詳細。
(四) 呈現數據
該部分需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報，需要用到金字塔原理、圖表及PPT、word的呈現，培養良好的演講能力。
推薦書籍：
1、《說服力讓你的PPT會說話》，張志等編著，人民郵電出版社。
2、《別告訴我你懂ppt》加強版，李治著，北京大學出版社。
3、《用圖表說話》，基恩。澤拉茲尼著，馬曉路等翻譯，清華大學出版社。
(五) 其他的知識結構
數據分析師除了具備數學知識外，還要具備市場研究、營銷管理、心理學、行為學、產品運營、互聯網、大數據等方面的知識，需要構建完整廣泛的知識體系，才能支撐解決日常遇到的不同類型的商業問題。



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