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轉行或跨界數據分析行業需要做什么？
2018-12-20
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就目前而言，很多人都想跳脫目前的工作狀態，轉行或跨界到數據分析領域，期盼自己可以做出點成績出來。尋尋覓覓間，有的人轉行或跨界成功了，有的人轉行或跨界失敗了；有的人生活品質提高了，有的人還在人生十字口徘徊不前。有不少人人看到數據分析行業的就業前景和當前的人才需求，就想轉行或跨界到數據分析行業，但是對于數據分析并不是很了解，這就顯得有些草率和迷茫了。那么轉行或跨界數據分析行業到底需要做什么呢？


如果轉行或跨界做數據分析的話，需要學習很多的東西，首先需要了解的是數據分析的步驟，一般來說，數據分析的步驟就是提出問題、理解數據、數據清洗、構建模型、數據可視化等步驟，下面我們來一一解答一下這個問題。


首先是提出問題，我們都知道，一切數據分析的目的都是為了解決我們生活或工作中的實際問題，明確的問題為我們后續的數據分析提供了一個大的方向和目的。提出問題以后我們需要理解數據，理解數據需要采集數據、導入數據、查看數據集的信息，包括描述統計信息，從整體上理解數據。數據清洗就是對數據進行預處理。構建模型就是對清洗過的數據進行分析。簡單的分析就是得出一些業務指標；復雜的分析就要用到機器學習的算法來構建模型。數據可視化就是與他人交流你的研究成果，最好的展示方式就是圖表。


數據分析中最重要的就是提出問題，這就需要我們和業務人員一起討論明確他們的需求以及各個指標的計算公式。從而去改進業務中的不合理的地方。其實數據分析的工作中有很多時間都是用在了數據清洗的工作上，由此可見數據分析中數據清洗的重要性了。我們在數據清洗中需要處理缺失數據、刪除異常值等等。以便于后期的數據探索和分析。一般來說，原始數據經常會由于記錄缺失錯誤，這時候就會導致有些數據是缺失的。我們可以采用兩種辦法來處理：第一種就是直接刪除缺失的數據；第二種就是通過建立模型進行插值的辦法來補充這些數據。


現在的社會就是一個商業社會，如果想轉行跨界到數據分析領域，一定要注意上面小編提到的內容，應該會給你的轉行跨界之路帶來不少幫助和啟發。小編覺得，無論是轉行成功，抑或跨界失敗，我們都要擁有承擔后果的能力。最后給大家奉獻一句箴言——只有自己擁有了核心競爭力，才不會被逼到淘汰的境地！


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