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学会把数据分析作为一种能力来培养
2016-10-04
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学会把数据分析作为一种能力来培养

从广义来说,现在大多数的工作都需要用到分析能力,特别是数据化运营理念深入的今天,很多公司强调全员参与数据化运营,所以,把它作为一种能力培训,将会让你终生受益。

从数据分析的四个步骤来看清数据分析师需具备的能力和知识:

数据分析的四个步骤(这有别于数据挖掘流程:商业理解、数据理解、数据准备、模型搭建、模型评估、模型部署),是从更宏观地展示数据分析的过程:获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。


(一) 获取数据

获取数据的前提是对商业问题的理解,把商业问题转化成数据问题,要通过现象发现本质,确定从哪些纬度来分析问题,界定问题后,进行数据的采集。此环节,需要数据分析师具备结构化的思维和对商业问题的理解能力。

(二) 处理数据

一个数据分析项目,通常数据处理时间占70%以上,使用先进的工具有利于提升效率,所以尽量学习最新最有效的处理工具,以下介绍的是最传统的,但却很有效率的工具:

Excel:日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到,其图表功能很强大,处理10万级别的数据很轻松。

UltraEdit:文本工具,比TXT工具好用,打开和运行速度都比较快。

ACCESS:桌面数据库,主要是用于日常的抽样分析(做全量统计分析,消耗资源和时间较多,通常分析师会随机抽取部分数据进行分析),使用SQL语言,处理100万级别的数据还是很快捷。

Orcle、SQL sever:处理千万级别的数据需要用到这两类数据库。

当然,在自己能力和时间允许的情况下,学习新流行的分布式数据库及提升自身的编程能力,对未来的职业发展也有很大帮助。

分析软件主要推荐:

SPSS系列:老牌的统计分析软件,SPSS Statistics(偏统计功能、市场研究)、SPSS Modeler(偏数据挖掘),不用编程,易学。

SAS:老牌经典挖掘软件,需要编程。

R:开源软件,新流行,对非结构化数据处理效率上更高,需编程。

随着文本挖掘技术进一步发展,对非结构化数据的分析需求也越来越大,需要进一步关注文本挖掘工具的使用。

(三) 分析数据

分析数据,需要用到各类的模型,包括关联规则、聚类、分类、预测模型等,其中一个最重要的思想是对比,任何的数据需要在参照系下进行对比,结论才有意义。

(四) 呈现数据

该部分需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报,需要用到金字塔原理、图表及PPT、word的呈现,培养良好的演讲能力。

(五) 其他的知识结构

数据分析师除了具备数学知识外,还要具备市场研究、营销管理、心理学、行为学、产品运营、互联网、大数据等方面的知识,需要构建完整广泛的知识体系,才能支撑解决日常遇到的不同类型的商业问题。

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