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零基礎入門數據分析師——你可以做到!
2019-01-24
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如果您計劃成為一名數據分析師,目標是提升數據獲取、數據分析、數據可視化的水平。但是網上資料一大堆,完全零基礎的你從哪開始學習?視頻下載了很多,無法堅持學習? 經常遇到問題,卻得不到及時解決,浪費大量寶貴時間。CDA數據分析研究院的老師指導您零基礎入門數據分析,以下將針對零基礎學員介紹數據分析的流程。


第一:鍛煉數據分析思維

核心數據分析思維:


1.結構化:

也叫做金字塔思維,把需要分析的問題按照不同方向分類,然后不斷拆分細化問題,全方位思考問題。首先把所有能想到的論點先列出來,然后再整理歸納成金字塔模型??梢杂盟季S導圖整理分析思維。


2.公式化:

以上整理出來的論點往往會存在數量關系,使用加減乘除計算,將這些論點進行量化分析,從而驗證論點。


3.業務化:

業務化指熟悉業務情況,結合該項目具體業務進行分析,并且能讓分析結果進行落地執行。用結構化思考+公式化拆解得出的最終分析論點表示的是一種現象,不能體現產生結果的原因。所以需要繼續去用業務思維去思考,站在業務人員或分析對象的角度思考問題,深入研究出現這種現象的原因或者通過數據推動業務。


增加業務思維方法:貼近業務,換位思考,積累經驗


數據分析的思維技巧:

在數據分析中,三種核心數據分析思維是框架型的指引,實際應用中還是需要很多技巧。7種數據分析技巧,分別是象限法,多維法,假設法,指數法,二八法,對比法,漏斗法。


第二:統計學知識準備


數據分析要求數據分析員有一定的統計學基礎,包括對數據進行簡單的統計分析,進而從數據中發現問題解決問題。推薦書籍:《線性代數應該這樣學》,《普林斯頓微積分讀本》,《統計學》(賈俊平著),《統計推斷》

對于數據分析師來說,以下部分是這四天最重要的:函數,線性變換,導數及其應用,矩,抽樣分布,最大似然估計,假設檢驗,線性回歸。因此請同學們集中精力優先攻克以上內容。


對于數學基礎薄弱的同學,學習有以下難點:

1.長時間沒有接觸和使用數學,尤其大學學過的知識時間太長遺忘太多,導致計算能力偏弱。 

2.數學思維仍保持在初等數學范疇,導致無法理解課程中的一些概念與公式。

3.學過的概念與計算很快就忘掉了,導致以后無法應用這兩天所學的知識。



CDA老師給大家提供的解決方案:

1.做好預習工作。對于基礎不是很好的同學,從網上找一些高中數學的知識點梳理,看一遍就能快速回憶起之前所學。

2.高等數學由于引入了極限等概念,確實會有一些反直覺的知識存在。建議同學們保持多角度獲取知識的好習慣,遇到不會的知識點嘗試去搜索各種角度的解釋。很多時候當思考角度改變的時候會有茅塞頓開的感覺。

3.數學是需要練習的,請大家一定花時間自己動手推導與計算。


第三:使用Excel進行數據分析 


對于沒有經驗的你,Excel是一款必須熟練的工具。它是日常工作中最常用的工具,如果不考慮性能和數據量,它可以應付絕大部分分析工作。CDA數據分析研究院的老師整理了excel在數據分析中主要用到的功能如下圖:



第四:使用SQL進行數據分析 


在數據分析的招聘中,SQL是必考的能力之一。為什么要學SQL呢?  Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題,但是在大數據時代,數據量比較大,公司的數據都放在數據庫中,這時候就需要學習操作數據庫的語言SQL。  

數據分析師需要掌握SQL的查詢功能和利用SQL進行簡單的數據分析。


第五:選擇一門編程語言


Python或者R語言,這一點是必備項也是加分項,在數據挖掘方向是必備項,語言相比較工具更加靈活也更加實用。

對于R和Python,我們應該使用哪種語言,已經爭論很多年了,至今沒有定論...... 事實大概是Python的主要功能是編程,除了單純的數據分析,在很多領域還有廣泛利用,所以就業市場上對Python的需求是遠大于R。

R主要側重統計功能,在統計方面顯示出了很多的優勢,用R做單純的數據分析還是妥妥的穩穩的。但是往數據科學方向走的話,R就有點頂不住了,輪到Python揚眉吐氣了......


是否具備編程能力,是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘、BI、爬蟲、可視化報表都需要用到編程。以下以python介紹語言學習的路徑:

Python則是萬能的膠水語言,適用性強,可以將分析的過程腳本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常豐富。Python學習導圖:



第六:業務知識 


Excel,sql語言,統計學,編程語言都學習完之后,你是否有這樣的困惑:知道excel、sql,卻不知道該如何分析問題?手里拿了一堆數據,卻不知道怎么分析?業務部門不滿意,總覺得分析不深入?面試中針對一個企業的數據分析場景應該怎么去分析?沒有工作經驗不懂怎么結合企業業務做系統的分析?    不管是面試,還是工作中,業務知識是必須的內容。業務的洞悉決定了數據分析師發展的上限,數據技巧只是逼近它。好的分析師都懂業務,也必須懂業務。


按照以上六點堅持學習,零基礎的你會很快打開數據分析的學習道路。CDA數據分析研究院老師也會幫助您了解更多關于數據分析的學習方法,幫助您在數據分析道路上少走彎路,快速學習數據分析思維,早日成為一名數據分析師。不要懼怕零基礎,不要擔心自己不行,只要有心開始,一切不算太遲——我信故我在,我信故我成功。

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