[电子商务,数据分析]入门级讨论,做好互联网,意识很重要

数据分析那些事(菜鸟入门必看)

经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,具体问题如下:

Q1:我现在的工作有一点数据分析的模块,自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作,我现在想做这一行,但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟,请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备?

A:很简单,我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求,进行自我对照,即可知道需要做哪些准备。

2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL;

3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作;

4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳;

6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。

Q2:对数据分析有浓厚兴趣,希望从事数据分析、市场研究相关工作,但听说对学历要求较高,请问我是否要读研,读研的话应该读哪个方向?

A:读研要看自身情况,但可明确:专业不是问题,本科学历就够。关键是兴趣与能力,以及自身的努力,兴趣是学习成长最好的老师!

当然如果是在校生考上研究生的话那是最好,如果考不上可以先工作,等你工作有经验了,你就知道哪方面的知识是自己需要,要考哪方面的研究生,也就更有方向性。

Q3:那么如何培养对数据分析的兴趣呢?

1、先了解数据分析是神马?

2、了解数据分析有何用?可解决什么问题?

4、关注数据分析牛人微博,听牛人谈数据分析(参考Q1的三个链接);

5、多思考,亲自动手分析实践,体验查找、解决问题的成就感;

6、用好搜索引擎等工具,有问题就搜索,你会有惊喜发现;

7、可以看看@李开复 老师写的《培养兴趣:开拓视野,立定志向》;

有网友说:让数据分析变的有趣的方法是,把自己想象成福尔摩斯,数据背后一定是真相! Q4:我有点迷茫,是练好技能再找工作,还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作,在工作中提升?

A:建议在工作中进行学习实践,这才是最好的提升。看那么多书,没有实践都是虚的。 Q5:我是做电商的,对于数据分析这块,您有什么好的软件工具类推荐吗?

A:做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具!不论是EXCEL、SPSS还是SAS,只要能解决问题的工具就是好工具。

问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

Q6:请问现在国内做数据分析行业需要精通SPSS、SAS之类的统计软件吗?

A:不同公司不同职位要求都不一样,虽然大部分公司的招聘要求有提到要求会SPSS、SAS之类的统计软件,但是实际工作中还是以EXCEL居多,只有少数公司在工作中才常用到SPSS、SAS。

其实对绝大多数财务人员和管理人员而言,excel用到透视表已经可以解决95%的问题了吧,宏什么的属于炫技式用法。重要的是数据设置时的逻辑关系。还有一个重要的是分析结果的展示方法。

Q8:如果我想系统的学习数据分析,有哪些途径?或者课程呢?可以给我们一些建议吗? A:可看小黄书《谁说菜鸟不会数据分析》,其目录基本上就是数据分析体系,按这个思路学习,先了解数据分析是神马?了解数据分析有何用?可解决什么问题?然后再根据实际所需进行学习。

Q9:看完小黄书后要看哪本书?有何推荐没有?

A:如果看完小黄书后,能对数据分析有个清晰的认识,知道数据分析是做什么用的,并且书中每个方法都理解,都能用简单的语言描述出来,能活学活用,那就说明你真正掌握了。到时你自然而然的知道你需要再补充哪方面的知识。

如果是想往统计技术方面发展,可以看@文彤老师 这本SPSS统计分析基础教程(第二版)。 Q10:我想知道想要从事数据分析这方面的工作,我现在应该找什么类型的公司和实习岗位来积累经验呢?

A:建议是互联网、移动互联网、游戏、通信类的企业,因为这些类型的公司是数据都较为庞大,并且也较为重视数据分析工作的公司。

不过先想清楚自己以后所要从事的行业,然后在有针对性的实习,这样可以累积行业经验,加深对行业及业务的理解,应为毕竟数据分析的前提是要熟悉行业及业务。如果你熟悉了业务,你看到的不在是简简单单的数据,而是看到数据后面所隐含的信息。

举个案例:某公司面试官发了这么一条微博:问他擅长什么,答数据分析,于是给他一堆数据,5分钟后问他,答约,可以分析出标准差,离散度……再追问,分析这些的意义是什么,答曰:可以知道样本数据的标准差,离散程度……

这就是技术与业务脱节,为了分析而分析,谨记!

Q11:如何写成一份好的数据分析报告?

A:一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。--小黄书《谁说菜鸟不会数据分析》

Q12:该如何学习数据分析呢?

①学习:先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新; ②方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手; ③分析:先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议; Q13:统计专业毕业可找什么工作呢?

Q14:数据分析师发展路径是怎样呢?

Q15:怎么知道自己是否适合做数据分析?

Q16:我看到有人说数据分析可以分为数据分析师和数据挖掘师,是这样吗?数据分析做到深入的话必须要懂数据挖掘吗?数据挖掘要掌握一些算法吧,那不成了计算机专业的了吗? A:首先要了解数据挖掘与数据分析之间的关系。

《谁说菜鸟不会数据分析》中有如下介绍:数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法。数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,它是根据用户的特定要求,从浩如烟海的数据中找出所需的信息,以满足用户的特定需求。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说,数据挖掘主要侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,重点在寻找模式与规律。

数据分析与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识。

另外从事数据挖掘工作需要各种专业的人才一起参与,如计算机、统计学、数学等,数据挖掘工作包括算法研究开发、ETL、业务建模、系统开发等等,所以要看你的工作偏向哪方面,如果是业务建模分析,那就要熟悉业务,并对各种常用算法原理、优缺点比较熟悉,至于具体如何实现,统统交给数据挖掘软件和计算机去处理吧!

Q17:数据分析师会遇到哪些困难呢?

A:可以参考下最伤数据分析师的几句话: 1、你这个数据不对吧; 2、数据换个口径重新跑一遍; 3、你们做的一大堆数据,有啥用呢?无法落地; 4、怎么数据还没跑出来; 5、报告一点逻辑都没有; 6、报告一点业务深度都没有; 7、报告看不懂; 8、报告看懂了但没用; 9、报告再改改; 10、全是基础数据堆彻,没有重点,没有分析和结论!

以上问题在工作中可能会遇到,要尽量避免及做好心理准备!一句话:数据分析师伤不起! Q18、网友说现在做的工作主要是做销售业绩报表,没啥深度,没啥挑战性和锻炼培养的,现在离职后准备重找份数据分析的工作,想以后有个深度发展!有何建议?

1、目前大部分公司数据分析工作基本如此,但不要小看销售报表,公司的核心数据全在上面,它反映了公司运营情况,如果你现在看报表里的数字还是数字,那么你还就是纯粹的表亲,如果一看报表就知道问题出在哪,做到上可以和老板谈战略,下可以和业务人员谈执行,那你就是专家了;

2、在平凡的位置把平凡的事情做出不平凡,这才是深度发展。如果你用心,即便打扫卫生,也可以比别人快而净,还可以扫出发现;

3、数据分析做到后面,就是用最简单的方式来达成分析的目的。数据分析工作本身不存在深度的,而是说要解决的问题的复杂或难以程度。但很多时候复杂问题都可以简单做。要做到这步,往往需要的是对业务、产品的理解,这是最基本的,其次才是数据分析的方法,最后才是工具的使用。

Q19:数据分析经典语录汇总


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