随着科技的发展迅速,大数据是未来发展的趋势,数据分析技术人才的需求量不断的增加。
现在是互联网+时代,互联网金融,教育,医疗,电商和更多行业都需要大数据。
所以数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一,来了解一个新兴行业,也许是你有兴趣发展的职业与事业。

什么是大数据?

大数据是一个巨大而复杂的数据集,在未来会产生更多价值
这个数据集无法用传统数据库工具抓取,管理和处理。
大数据特征总结为3V

为什么数据分析重要?

数据分析是对一家公司成长与拓展最好的工具。
随着数据增长,用户创造了大量的数据。
一家公司要进行试验,才分析到问题,市场分析,结论等。

哪些公司使用数据分析?

各行各业都需要数据分析,只是以下是常用数据分析的热门行业
-电信行业
-旅游与交通业
-健康与生命科学
-金融业
-电商与服务零售业

数据分析有那些职位?

由于数据行业是新兴行业,各种各样的岗位特别多。
数据分析(Data Analyst)整个流程每个环节都可以称为数据分析。

不同领域,不同行业,不同公司叫法可能不一样

数据科学家 Data Science
数据分析师 Data Analyst
数据架构师 Data Architect
数据工程师 Data Engineer
商业分析师 Buisness Analyst
数据库管理员 Database Administrator
演算法工程师 Algorithm Engineer
AI人工智慧工程师 Artificial Intelligence Engineer
统计学家 Statisticians

数据科学是在做什么?

数据科学是一门利用数据学习知识的学科吗,其目标是通过从数据提取出有价值的部分来生产数据产品。
比喻:通过对历史数据的分析,解读,建模和对未来的预测,帮助我们更好的做决定。

分析数据处理流程

1.理解问题

一个商业会面临的一些问题
主要是对公司的业务和产品了解,要解决的问题是那些。
通过什么样的数据可以解决这些问题。
例子:科技公司排序推荐,金融公司量化交易策略的产生,电商公司的界面调整等
能力要求:思考,沟通,分析问题和解决问题的能力

2.数据采集

要采集各种数据,有采集数据分为几种类型,离线采集,实时采集,互联网采集或者其它数据采集.
在不同的地方采集数据,并存到自己的数据库里
例子:金融数据库
技能要求:SQL,Java,Python
能力要求:编程,挖数据

3.数据清理

数据清理是一环很重要的需要把数据进行很好的清理,形成一个容易解读的画面
数据领域有一句名句:【Garbage In ,Garbage Out 垃圾进垃圾出】
如果在采集数据的时候,如果是一堆垃圾数据,怎样分析也是不会有好的分析结果
例子:取得了一些数据,但是日期缺失或者字符缺失等重要资讯
技能要求:SQL,Java,Python
能力要求:判断力,分析力

4.建模分析

数据行业里的核心内容
对历史数据进行分析和描述,建模对未来的预测和判断
例子:A/B test 和机器学习
技能要求:机器学习需要编程能力,统计建模类需要统计知识,数理知识和时间序列等
能力:数据科学能力

5.解决策略

可以说是全能经营者,能从理解问题,到数据分析再解决问题
技能要求:【IT 技术如 Tableau,Power BI ,Excel】,【分析技术如 数据管理,缺口分析,数据理解和报告】
能力:沟通,互动,谈判

数据科学是在做什么?

数据科学是一门利用数据学习知识的学科吗,其目标是通过从数据提取出有价值的部分来生产数据产品。
比喻:通过对历史数据的分析,解读,建模和对未来的预测,帮助我们更好的做决定。

例子:机器学习spotify,听音乐的APP。
它想进军中国市场,但是中国监管部有限制一周只能放5000首歌。如何选5000首?
这时候就需要一个数据科学家来建一个模型来对歌曲对未来有可能在中国市场受欢迎的程度来进行一个排序,推出了以后,把数据拿回来进行分析反馈,再进一步调整模型。
数据科学家建的模型,让歌曲选的很好,让用户听了歌曲,觉得这个APP不错。
带成一传十,十传百的口碑,这个APP就会变成热门。
数据科学家的模型对spotify公司的发展是一个意义重大。

例子:A/B Testing 电商领域
A方案和 B方案到底要用哪一个?企业需要选择进行A/B Test,把它们放出去
收据用户的满意度的数据,看看到底是对用户拥有不错的体验。
这是一个建模分析,去解决和优化自己的商业问题。

每个公司的业务都是千变万化,在不同公司的数据科学家或者数据分析师,都是在解决问题也不一样,这就是数据行业非常性感的地方。

数据分析常见关键词

-Machine Learning 机器学习 (Regression, Classification, Clustering) (回归、分类、聚类)

-A/B Testing测试(统计检验和实验设计)  (Statistical Testing and Experiment Design)

-Communication Skills 沟通能力

-Advanced SQL 高级SQL

-Scripting Language 编程语言 (Python)

数据分析常见工具/软件

数据库软件:SQL serve, mysql, access, Hadoop , hive

数据分析&挖掘软件:excel, spss, modeler , Matlab , SAS , R

语言:python

数据可视化:Power BI , tableau

热门数据分析工具比较

当数据量大到一定程度的时候你就知道Excel好不好用了,只能说Excel也能处理数据,但是如果处理大数据,一定要用SQL,Python类的数据分析工具。

Excel是卡车。卡车灵活,货不多时想去哪去哪,方便,货太多时卡车就拉不动了,而且容易出交通事故。(资料缺失,错误编码等)
SQL是火车。运载量大,大货物的首选,但是铺铁轨比较费时间,铺好了,天天跑就快了。(效率和方便性)

以上是R,Pyton ,Knime 优缺点比较
推荐使用 Knime

哪里可以学数据分析?

如果你能用数据分析工具整理数据,你就会成为老板眼中有逻辑的人。
如果你能用数据图表让老板一目了然地看到结果,你就会成为老板眼中靠谱的人。
如果你能用数据工具挖掘分析数据信息,你就会成为老板眼中不可替代的人。

做数据分析能说会写,至少也需要几年的时间去学习积累,那能让人拥有数据思维的课程,有没有快速上手的途径?
当然有,就是学习课程,让你用最短的时间学会数据分析

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如何评价这个数据分析行业?

数据科学家是一个非常出色的行业,也是一个性感的数据行业
从事数据科学相关职业的人才是世界上都非常短缺的人力资源。
根据Payscale的数据,以下整理了,新加坡,马来西亚,中国,台湾和香港的科学家的年薪

人生最重要的不是努力,不是奋斗,而是抉择。
数据分析是市场未来最需要的基础,也是目前缺人的行业
如果你对数据分析有兴趣,可以考虑学习课程,向未来方向去学习

总结

数据分析是必须具备的能力之一,不懂技术的运营和产品会被被淘汰。
现在市场需要分析数据的技能,在未来,一定会成为必备的一项基础素质。

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《了解大数据分析和教学导师推荐》有2条评论
  1. 现在大数据时代,我一直觉得数据分析是需要好多年的学习才能学会,但是博主分享的这篇数据分析学习非常简单入门学习,从小白到高手,按照博主的这个分享可以轻松就学会了,谢谢博主分享~~~

suri进行回复 取消回复

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