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在業餘時,如何學習數據分析呢?

強尼說9fc7:數據分析師是當今大數據時代炙手可熱的職業之一,很多應屆生甚至是已經工作很多年的職場老人都想往數據分析這個方向去轉型。而數據分析培訓就這樣在北上廣深等地方就悄悄的興起瞭,可見數據分析在當下是多麼熱門的職業,畢竟商人以利益為驅動,倘若沒有這麼強的利益渠道,又為什麼會有這麼多數據分析培訓呢?

在業餘時,如何學習數據分析呢?-圖1

那,作為普通受眾的我們,倘若不參加培訓的話,在業餘時間應該如何去學習數據分析呢?在我看來,數據分析的學習應該從兩個地方進行切入:操作篇以及思維篇。

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首先在操作方面,你應該循序漸進的去學習一些數據分析的基本軟件。從最基礎的Excel,到數據庫的調用工具Sql,再到可以進行數據挖掘的傻瓜工具Spss,甚至是現在炙手可熱的Python。這些工具,從最基礎的Excel到科技范兒的Python,都需要我們不斷的學習,瞭解這些軟件是如何進行數據清洗,處理以及呈現的。當然,最後的數據可視化方面,還需要學習一些譬如Echarts、Tableau以及PowerBI等工具。

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除卻操作之外,進行思維方面的訓練也是我們必不可少的模塊。如果你一味隻是停留在數據的基本操作的話,那你就隻適合當表哥表姐,而公司也會讓你多做一些表哥表姐的活。因此,在這個操作之外,我們必須還要學會一定的業務知識,懂得如何進行業務方面的分析,瞭解深化一些數據業務模型。

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這樣,雙管齊下之下,你的數據分析才能更上一籌。一定要記住,數據分析並不僅僅是玩數據,更重要的是用數據產生業務價值。

蘋果蟲vofc9:一上來便是各種教程,二話不說給出一批書單,各種數據處理的方式,講怎麼樣用Python挖掘數據,怎麼用R進行數據可視化,講AB測試。他們給的教程都很好,數據處理的方式也很有借鑒意義。為什麼這麼用,為什麼這麼做。一開始我是無語,後來想瞭想,這應該是一個普遍問題,這就是數據分析中最大問題,很多人學習數據分析,更多的是為瞭數據分析而數據分析,實際上根本不知道自己在做什麼,為什麼這麼做。鄙人精通數據分析。估計HR看瞭是要微笑著,然後把簡歷放入不予錄用的文件夾中。數據分析,不論使用什麼樣的工具,使用什麼樣的方法,不論是Excel,還是Python,還是MySQL,都是工具,目的隻有一個——解決一個問題,或者給一個決策提供依據。所以,學習數據分析的第一步,是要考慮,我要用數據,解決一個什麼樣的問題。這點如果沒有考慮清楚,隻是跟著網上的教程學習爬蟲,學習數據清洗,然後把那些公有的統計數據做成絢爛的圖表,又有什麼用呢。哪裡開店。比如,有這樣一個現實的例子,你表嫂跟你說,小明啊,你最喜歡吃我煮的麻辣燙瞭,我想開麻辣燙店,就在大學城附近,你說哪裡好呢。你是不是會想到以下幾個問題呢。所以,你有考慮到瞭這些可以量化的數據並且對應的你找到瞭這些數據的獲取方式。這也就是,數據分析必須緊貼業務本身。

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回憶33264523f0ff:想要培養數據分析的能力,我認為可以從兩部分來著手:
一是數據分析方法論的建立,
二是數據分析從入門到精通的知識學習。那麼該如何搭建自己的數據分析知識體系,數據分析的價值又在哪裡,做數據分析有哪些具體的方法,又如何學習數據分析,而且數據分析一定是不能脫離業務的,數據分析方法論,數據分析體系:道、術、器,「道」是指價值觀。要想做好數據分析,首先就要認同數據的意義和價值。一個不認同數據分析、對數據分析的意義缺乏理解的人是很難做好這個工作的。「術」是指正確的方法論。現在新興的「Growth Hacker」(增長黑客)概念,從 AARRR 框架 ( 獲取、激活、留存、變現與推薦五個環節)入手進行產品分析,這是一個非常好的分析方法。

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094098xlZQc1e:數據分析將會作為一門通識技能,進入越來越多的不同工作崗位中。畢竟“技多不壓身”,掌握數據分析,一方面可以提升自己相應的業務能力,另一方面也可以讓自己建立一種data-driven的視角,去思考各種問題。關鍵詞:非科班 + 業餘時間 + 數據分析結合自身的經歷,我想從基本技能+動手實踐兩個角度談談。基本技能:不論是學什麼,還是需要先有一個大的框架。對於學習數據分析而言,需要的技能模塊有統計基礎+數據庫知識+編程能力統計基礎:理工科的學生在本科階段學習過概率論與數理統計,單從做數據分析的角度,其實已經夠用瞭。

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冰皮愛美食:我大學的時候也抽空把數據分析給學瞭,我是利用課餘時間自己多看書,多做題來鞏固自己的知識,當時還請瞭別的學院的同學給我進行輔導。

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