数据分析技能点梳理
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：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会⽤Excel/SQL做基本的数据分析和展⽰
会⽤脚本语⾔进⾏数据分析，Python or R
有获取外部数据的能⼒，如爬⾍
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常⽤的数据挖掘算法：以回归分析为主
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
每天学点sql经典句子
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。
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GDP、进出⼝零售，销售等深度数据。
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：
提取特定情况下的数据：企业数据库⾥的数据⼀定是⼤⽽繁复的，你需要提取你需要的那⼀部分。⽐如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最⼤的50件商品的数据、提取上海、⼴东地区⽤户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些⼯作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要⽤简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建⽴多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候⾮常有⽤，这也让你可以去处理更复杂的数据。
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：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据⾏进⾏删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直⽅图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执⾏函数、数据重组
Reshaping：快速⽣成数据透视表
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：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、⽅差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
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：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征⼯程基础：如何⽤特征选择优化模型
调参⽅法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
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：
1.环境配置，⼯具安装、环境变量，对⼩⽩太不友好；
2.缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；
3.Python有很多包、框架可以选择，不知道哪个更友好；
4.遇到问题不到解决办法，学习停滞不前；
5.⽹上的资料⾮常零散，⽽且对⼩⽩不友好，很多看起来云⾥雾⾥；
6.懂得技巧，但⾯对具体问题⽆法系统思考和分析；

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。