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在这个高速发展的互联网时代,我们每天因为社交、购物、工作、交通等等行为会产生巨量的数据,数据正在变得越来越常见,但其实这些看似毫无作用的数据,其实有着不可估量的价值,那如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析可以将数据的价值最大化呢?今天带大家来看看,数据分析将怎么样影响着改变着我们的生活。
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……
数据分析人才热度也是高居不下,一方面企业的数据量在大规模的增长,对于数据分析的需求与日俱增;另一方面,相比起其他的技术职位,数据分析师的候选者要少得多。
▲数据源于麦肯锡
那么,小白如何快速获得数据分析的能力呢?知乎上有很多书单,你可能也听过很多学习方法,但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。
数据分析师应该具备哪些技能:
要明确学习的路径,最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。
我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息,来看看薪资不菲的数据分析师,到底需要哪些技能。
其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大,可总结如下:
其次是数据分析的流程,一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:
高效的学习路径是什么?就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
01 数据获取:公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。给大家推荐一些常用的可以获取数据集的网站:
UCI:加州大学欧文分校开放的经典数据集,被很多数据挖掘实验室采用。
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
国家数据:数据来源于中国国家统计局,包含了我国经济民生等多个方面的数据。
CEIC:超过128个国家的经济数据,能精确查找GDP、进出口零售,销售等深度数据。
http://www.ceicdata.com/zh-hans
中国统计信息网:国家统计局官方网站,汇集了国民经济和社会发展统计信息。
优易数据:由国家信息中心发起,国内领先的数据交易平台,很多免费数据。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣评分评分最高的电影列表,获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………
以及,如何用 Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。如果是初学,建议从 urllib+BeautifulSoup 开始。
常用的的电商网站、问答网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站等,都可以爬到非常有价值的数据。
02 数据存取:SQL语言
在应对万以内的数据的时候,Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大,就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据,如果你是一个分析师,也至少要懂得SQL的操作,能够查询、提取公司的数据。
SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:
SQL这部分比较简单,主要是掌握一些基本的语句。当然,还是建议你找几个数据集来实际操作一下,哪怕是最基础的查询、提取等。
03 数据预处理:Python(pandas)
很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,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。
比如销售数据,有一些渠道的销售是没有及时录入的,有一些数据是记录重复的。比如用户行为数据,有很多无效的操作对分析没有意义,就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理,比如残缺数据,我们是直接去掉这条数据,还是用临近的值去补全,这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理,学会 pandas (Python包)的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:
04 概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的?什么是总体和样本?中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用?如何在不同的场景中做假设检验?数据分析方法大多源于统计学的概念,所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下:
有了统计学的基本知识,你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标,其实可以得出很多结论了:比如排名前100的是哪些,平均水平是怎样的,近几年的变化趋势如何……
你可以使用 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可视化的分析,通过各种可视化统计图,并得出具有指导意义的结果。
05 Python 数据分析
如果你有一些了解的话,就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍,但每一本都很厚,学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息,只是这些书里很少的一部分。
比如掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回归,其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下:
在数据分析的这个阶段,重点了解回归分析的方法,大多数的问题可以得以解决,利用描述性的统计分析和回归分析,你完全可以得到一个不错的分析结论。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型,对于模型的优化,你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了,其实一个好的数据分析师,应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
06 系统实战与数据思维
到这个时候,你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战,练习解决实际问题的能力。
上面提到的公开数据集,可以找一些自己感兴趣的方向的数据,尝试从不同的角度来分析,看看能够得到哪些有价值的结论。
你也可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题,比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等数据中都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候,你可能考虑的问题不是很周全,但随着你经验的积累,慢慢就会找到分析的方向,有哪些一般分析的维度,比如Top榜单、平均水平、区域分布、同比环比、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加,你会有一些自己对于数据的感觉,这就是我们通常说的数据思维了。
零基础学习数据分析,坑确实比较多,总结如下:
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