如何快速获得数据分析的能力?

猩猩投票 · 2019-07-15 17:26:03 浏览量 83 点赞量 0

那么数据分析的技能是否可以快速习得呢?当然是可以的。


 如何学习才最高效 


从运营的角度来看,一般数据分析的流程为:问题定义、数据获取、数据清洗、数据建模与分析、数据可视化与结论。


  • 对于运营人来说,问题定义是已经内化的技能了,因为对业务的熟悉,对产品和用户的理解,在互联网人的圈子,应该算是处于最顶端那部分。就算是现在,你也有想去提升的指标,优化的流程,这些都是很好的问题源。


  • 在数据获取这个部分,运营人的数据一般来自企业产品的数据库,这个时候你需要了解SQL的操作,至少能够熟练地从数据库提取数据。另外,掌握爬虫,能够从外部网站获取行业数据,将会为你打开全局分析的思路。


  • 即便是企业自身的数据,也大多是不完整、不一致的脏数据,无法直接进行数据分析,或分析结果差强人意。比如重复数据、确实的数据、无效的数据等,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。


  • 用基本的数据分析方法,或者数据挖掘算法,来获得你想要的结论,比如通常分析会用到的回归模型(线性回归、逻辑回归)。分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示,另外一些则需要深入探究内部的关系,以对未来的情况做出精准的预测。



总的来说,需要掌握三个部分的技能:


  • SQL(数据库)。企业的数据一般都会存于数据库,那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。


  • 统计学基础。数据分析的前提要对数据有感知,数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的中位数、众数、显著性有什么指导意义?如何用假设检验进行初步分析?


  • Python基础。这一点是必备项也是加分项,语言相比较工具更加灵活也更加实用,可以更方便实现你的想法。python有着众多开源的库(如numpy、pandas、scikit-learn、seaborn),科学计算和数据可视化都不在话下。


最快的学习路径,就是基于解决问题的流程,这样你知道每个部分的知识用来做什么,可以用在哪些地方,每一部分都能解决一些实际的分析问题。