数据分析为什么那么重要?

大量的信息检查可以帮助协会处理其信息,并利用它来识别新的机会。因此,这促使企业采取更明智的行动,开展越来越有效的活动,获得更高的收益并获得更多快乐的客户。IIA研究总监Tom Davenport在他的报告《大公司中的大数据》中与50多个组织进行了交谈,以了解他们如何利用大信息。他发现他们以下列方式得到了激励:

成本降低。巨大的信息创新(例如,Hadoop和基于云的调查)带来了大量值得关注的成本关注点,以节省大量信息,此外,它们还可以识别出逐步有效的协作方法。

更快,更好的基本领导能力。借助Hadoop和内存调查的速度以及分解新的信息源的能力,组织可以快速检查数据-并根据自己的认识选择解决方案。

新项目和管理。通过衡量客户需求和通过考试实现的能力,可以为客户提供他们所需要的东西。Davenport提出,通过大量的信息调查,越来越多的组织在开发新产品来解决客户的问题。

数据科学帮助包括:

1.发现

2.数据准备

3.模型规划

4.建立模型

5.操作

6.交流结果

大数据分为几种类型?(下)

现在让我们谈论数据分析:这是成为数据分析师的重要组成部分。

大数据分析技术

有许多技术可以利用诸如统计和计算机科学(尤其是机器学习)等学科来数据分析数据集。此列表绝不是详尽无遗的。实际上,研究人员继续开发新技术并改进现有技术,特别是为了响应数据分析新数据组合的需求。
另外,请注意,并非所有这些技术都严格要求使用大数据-其中一些可以有效地应用于较小的数据集(例如A / B测试,回归数据分析)。但是,此处列出的所有技术都可以应用于大数据,并且一般而言,与较小,差异较小的数据集相比,可以使用更大,更具多样性的数据集来生成更多,更具洞察力的结果。

A / B测试。 一种技术,其中将对照组与各种测试组进行比较,以确定哪种治疗方法(即更改)将改善给定的目标变量,例如市场响应率。此技术也称为拆分测试或存储桶测试。一个示例应用程序正在确定哪些副本文本,布局,图像或颜色将提高电子商务网站上的转换率。大数据可以执行和数据分析大量的测试,从而确保组的大小足以检测对照组28和治疗组之间有意义的(即,统计上有意义的)差异(请参阅统计信息)。当在治疗中同时操纵多个变量时,采用统计建模的该技术的多变量概括通常称为“ A / B / N”测试。

想象一下可乐与Facebook签约从事营销和销售工作。Facebook会根据客户投放广告。它可以创建广告版本。并非所有版本都适合每个地理位置。有些适合美国,有些适合印度。有些可以适合居住在美国的印第安人。Facebook可以做的是从庞大的人群中选择一部分人,然后根据这些人是否喜欢食物在他们的供稿中传递广告。对于每个广告,Facebook将收集响应,并据此确定哪个广告效果更好,而在更大的人群中,它将使用更好的广告。数据分析是否能让人更好地确定答案?绝对!

关联规则学习。一套用于发现大型数据库中变量之间有趣关系(即“关联规则”)的技术。这些技术由多种算法组成,用于生成 和测试可能的规则。一种应用是市场购物篮数据分析,零售商可以在其中确定经常一起购买哪些产品,并将这些信息用于市场营销(通常被引用的例子是发现许多购买尿布的超市购物者也倾向于购买啤酒)。

分类。基于包含已分类数据点的训练集,用于标识新数据点所属类别的一组技术。一种应用是在明确的假设或客观结果的情况下预测特定细分客户的行为(例如,购买决策,客户流失率,消费率)。由于存在训练集,这些技术通常被称为监督学习。它们与聚类数据分析(一种无监督的学习)形成鲜明对比。

聚类数据分析。一种用于对对象进行分类的统计方法,该方法将不同的组分成相似对象的较小组,其相似性特征事先未知。聚类数据分析的一个示例是将消费者分为自相似群体进行有针对性的营销。这是一种无监督学习,因为不使用训练数据。这种技术与分类(一种监督学习)相反。

众包。一种收集通常是通过网络之类的网络媒体通过公开通话由一大群人或社区(即“人群”)提交的数据的技术。28这是一种大规模协作,是使用Web的一种实例。 2.0.29数据融合和数据集成。

与通过数据分析单个数据源开发的方法相比,集成和数据分析来自多个源的数据的一组技术,以便以更有效且可能更准确的方式开发见解。

数据挖掘。通过将统计和机器学习方法与数据库管理相结合,从大型数据集中提取模式的一组技术。这些技术包括关联规则学习,聚类数据分析,分类和回归。应用程序包括挖掘客户数据以确定最有可能响应报价的细分市场,挖掘人力资源数据以识别最成功员工的特征,或进行市场数据分析以建模客户的购买行为。

整合学习。与从任何组成模型中获得的预测模型相比,使用多个预测模型(每个模型都使用统计和/或机器学习开发)可获得更好的预测性能。这是一种监督学习。

遗传算法。一种用于优化的技术,其灵感来自自然进化或“适者生存”过程。在这种技术中,潜在的溶液被编码为可以结合和突变的“染色体”。选择这些个体染色体以在模拟“环境”中生存,该“环境”决定了种群中每个个体的适应性或表现。这些算法通常被描述为一种“进化算法”,非常适合解决非线性问题。应用示例包括改善制造中的作业计划并优化投资组合的绩效。

机器学习。计算机科学的一个专业(在历史上称为“人工智能”的领域内)与算法的设计和开发有关,该算法允许计算机根据经验数据来演化行为。机器学习研究的主要重点是自动学习识别复杂的模式并根据数据做出明智的决策。自然语言处理是机器学习的一个示例。

自然语言处理(NLP)。计算机科学子专业中的一组技术(在历史上称为“人工智能”的领域内)和语言学,它们使用计算机算法来数据分析人类(自然)语言。许多NLP技术是机器学习的类型。NLP的一种应用是在社交媒体上使用情绪数据分析来确定潜在客户对品牌宣传活动的反应。通过自然语言处理数据分析的来自社交媒体的数据可以与实时销售数据结合,以确定营销活动对客户情绪和购买行为产生何种影响。

神经网络。计算模型是受生物神经网络(即大脑中的细胞和连接)的结构和工作原理启发的,可以在数据中找到模式。神经网络非常适合查找非线性模式。它们可用于模式识别和优化。一些神经网络应用程序涉及监督学习,而另一些应用程序涉及无监督学习。应用程序示例包括识别有可能离开特定公司的高价值客户以及识别欺诈性保险索赔。
网络数据分析。一组用于表征图形或网络中离散节点之间关系的技术。在社交网络数据分析中,将数据分析社区或组织中

人之间的联系,例如,信息如何传播或谁对谁影响最大。应用程序的示例包括确定要营销目标的主要意见领袖,以及确定企业信息流中的瓶颈。

优化。一种数字技术组合,用于根据一个或多个客观指标(例如,成本,速度或可靠性)来重新设计复杂的系统和过程,以提高其性能。应用示例包括改进诸如调度,路由和楼层布局之类的运营流程,以及制定诸如产品范围战略,关联投资数据分析和研发投资组合战略之类的战略决策。遗传算法是优化技术的一个示例。同样,混合整数编程是另一种方法。
模式识别。一组机器学习技术,可根据特定算法将某种类型的输出值(或标签)分配给给定的输入值(或实例)。分类技术就是一个例子。

预测建模。创建或选择数学模型以最好地预测结果概率的一组技术。客户关系管理中的一个应用示例是使用预测模型来估计客户“流失”(即变更提供者)的可能性或客户可以交叉销售另一种产品的可能性。回归是许多预测建模技术的一个例子。

回归。一组统计技术,用于确定修改一个或多个自变量时因变量的值如何变化。常用于预测或预测。应用示例包括根据各种市场和经济变量预测销量,或确定哪些可测量的制造参数最能影响客户满意度。用于数据挖掘。

情绪数据分析。应用自然语言处理和其他数据分析技术从源文本材料中识别和提取主观信息。这些数据分析的关键方面包括识别表达情感的特征,方面或产品,并确定情感的类型,“极性”(即,积极,消极或中立)以及情感的程度和强度。应用程序的示例包括应用情感数据分析来数据分析社交媒体(例如,博客,微博和社交网络),以确定不同的客户群和利益相关者如何对其产品和行为做出反应的公司。

信号处理。 最初由电气工程和应用数学开发的一组技术,用于数据分析离散和连续信号,即模拟物理量(即使以数字表示)的表示形式,例如无线电信号,声音和图像。此类别包括来自信号检测理论的技术,该技术量化了区分信号和噪声的能力。示例应用程序包括时间序列数据分析的建模或实现数据融合,以通过组合来自一组不太精确的数据源中的数据来确定更精确的读数(即,从噪声中提取信号)。信号处理技术可用于实现某些类型的数据融合。

空间数据分析。一组技术,其中一些是从统计中应用的,用于数据分析编码在数据集中的拓扑,几何或地理属性。通常,用于空间数据分析的数据来自地理信息系统(GIS),该系统捕获包括位置信息(例如地址或纬度/经度坐标)的数据。应用示例包括将空间数据合并到空间回归中(例如,消费者购买产品的意愿如何与位置相关联?)或模拟(例如,制造供应链网络如何在不同位置的站点中执行?)。

统计。数据收集,组织和解释的科学,包括调查和实验的设计。统计技术通常用于判断变量之间可能发生的偶然关系(“零假设”),以及变量之间的哪些关系可能是由某种潜在的因果关系引起的(即“具有统计学意义”) 。统计技术还用于减少I型错误(“假阳性”)和II型错误(“假阴性”)的可能性。应用程序的一个示例是A / B测试,以确定哪种类型的营销材料将最大程度地增加收入。

监督学习。从一组训练数据中推断功能或关系的一组机器学习技术。例如分类和支持向量机。30这与无监督学习不同。
模拟。对复杂系统的行为进行建模,通常用于预测,预测和方案规划。例如,蒙特卡洛模拟是一类算法,该算法依赖于重复随机抽样,即运行数千个模拟,每个模拟都基于不同的假设。结果是一个直方图,给出了结果的概率分布。鉴于各种计划的成功存在不确定性,一项申请正在评估实现财务目标的可能性。

时间序列数据分析。来自统计和信号处理的一组技术,用于数据分析代表连续时间值的数据点序列,以从数据中提取有意义的特征。时间序列数据分析的示例包括股票市场指数的每小时价值或每天诊断为给定状况的患者人数。

时间序列预测。时间序列预测是使用模型基于相同或其他序列的已知过去值来预测时间序列的未来值。其中一些技术(例如结构建模)将一系列分解为趋势,季节和残差成分,这对于识别数据中的周期性模式可能很有用。应用示例包括预测销售数字,或预测将被诊断出患有传染病的人数。

无监督学习。一组机器学习技术,可在未标记的数据中找到隐藏的结构。聚类数据分析是无监督学习的一个例子(与有监督学习相反)。

可视化。用于创建图像,图表或动画以交流,理解和改善大数据分析结果的技术。这扩展为在Web或桌面平台上创建仪表板。

希望这份精心编写的文章能为您提供灵感。

大数据分为几种类型?(上)

几天以来,我一直想对这个问题one之以鼻,但这似乎总是一项艰巨的任务,因为这个问题用了太多的单词。另外,这是一个很多人都在关注的问题,很多其他人已经写了详尽的答案。

首先让我重新排列所有重要的单词:

大数据

数据挖掘

数据分析

数据分析工具

机器学习

数据分析

想象一下,您想成为一名数据分析师,并在亚马逊,英特尔,谷歌,FB,苹果等大型组织中工作。

看起来怎么样?

您将不得不处理大数据,必须使用SQLPython,R,C ++,Java,Scala,Ruby等来编写计算机程序,以仅维护大数据数据库。您将被称为数据库管理器。

作为从事过程控制的工程师或想要简化公司运营的人员,您将执行数据挖掘和数据分析;您可能会使用简单的软件来执行此操作,而只运行大量其他人编写的代码,或者您可能会使用SQL,Python,R编写详尽的代码,并且会进行数据挖掘,数据清理,数据分析,建模,预测建模等。

所有这些都称为Analytics 。有几种软件可以做到这一点。Tableau是最受欢迎的一种。其他一些是JMP和SAS。许多人可以在可以使用基于SAP的商业智能设置的情况下在线进行所有操作。在这里,可以轻松完成简单的数据分析报告。
此外,您将能够使用机器学习来得出结论,并在不可能获得数据分析答案的地方提出预测。可以将数据分析数据分析性答案视为[if / then]类型的计算机程序,其中所有输入条件都是已知的,并且只有少数参数发生了变化。

机器学习使用统计数据分析对数据进行分区。例如:阅读不同人在Yelp上发表的评论,并根据评论预测该人将餐厅标记为4星级还是5星级。

如果这还不够,那么您也可以使用深度学习。深度学习用于处理诸如音乐文件,图像之类的数据,甚至诸如自然语言之类的文本数据,这些数据虽然很大,但类型却非常多样。

您将利用一切来发挥自己的优势〜数据分析解决方案,数据分区,黑客思维方式,通过编程,报告,得出结论,制定决策,采取行动并讲述数据故事的自动化。
最后但并非最不重要的一点是,其中的一部分将发生在巡航控制上,您可能实际上不在那儿,但是您创建的程序可以自己完成大部分工作。也许如果您将其提升到AI的水平,有一天它可能会比您聪明,不用说它已经比您快。有一天,它可以达到您甚至可能没有想到的解决方案给您带来惊喜的程度。

现在您是一名数据分析师,您将要做的就是数据分析。

公司外部的人可能会看到也可能不会看到您所做的任何事情,例如,如果您为亚马逊工作,会问Alexa各种问题,或者如果您为Google工作,会问问题以使Google满意的人。否则他们可能看不到您所做的任何事情。您的职能将帮助公司更好地进行工程设计。

为此,您可能需要大量的专业知识来处理数据和一些编程语言的知识。

我在互联网上看到的一种流行的数据分析维恩图(Venn Diagram)在这里:请注意,数据分析师处在许多事物的交汇处。交流,统计,编程和业务。

认真地说,如果您需要详尽的文档说明,我建议您继续阅读此麦肯锡报告,以获取全面的了解。我只方便地从其中摘录了几个部分,因为我只想补充别人的知识,并将这些概念像一个故事放在一起,以激发人们思考这个主题并开始自己的旅程。
我将逐步回答一些问题,并在可能的情况下,提供一些图片或图表以向您显示外观。
麦肯锡顾问!您真了不起,因此,如果您阅读此答案中所写的内容,并且是您在某个时间点输入的内容,那么我将给予您充分的感谢。

我们所说的“大数据”是什么意思?

“大数据”是指数据集,其大小超出了典型数据库软件工具捕获,存储,管理和数据分析的能力。此定义是有意主观的,并结合了移动数据集才能定义大数据才能被视为大数据的定义-即,我们不必以大于一定数量的TB(千兆字节)的方式定义大数据。 。我们假设,随着技术的不断发展,符合大数据条件的数据集的大小也会增加。还应注意,定义可能因行业而异,具体取决于特定行业中常用的软件工具种类和数据集的大小。有了这些警告,当今许多领域的大数据范围将从几十TB到数PB(千TB)。

我可能要处理的典型数据大小是多少?有时GB,有时只有几个MB,有时高达1TB。有时复杂性什么都没有。数据可能表示同一件事。有时复杂度可能很高。我可能有一个巨大的文件,里面装有很多可以结构化或非结构化的数据和日志。
例如考虑梅西百货公司。有成千上万的商店,每天向成千上万的客户出售数千种商品。如果梅西百货公司想得出一个结论

那么他们应该宁愿在鞋子上多样化,还是宁愿在女装钱包中多样化?他们将如何做出决定?

那么,一个自然的问题是:我们如何衡量大数据的价值?
测量数据测量数据量引发了许多方法论问题。首先,我们如何区分数据与信息以及洞察力?通用定义将数据描述为原始指标,将信息描述为这些信号的有意义的解释,并将洞察力描述为可操作的知识。

成为数据分析师,必须有相关专业学历吗?

数据分析师,并不需要数据分析学位,千万不要被误导。

尽管您不需要数据分析学位,但您需要具备一些专业技能。包括编程,统计和对业务部门的理解,这三个成为数据分析师的重要技能。

您必须具有丰富的数学和统计知识,才能检查数据中的趋势和模式并使用不同的方法来操纵它们。要处理大量数据,您需要有编程技能。

最终,无论您是否拥有正式学位,还是通过项目工作自己开发严肃的数据分析技能都没有关系。

1.请参阅如何在任何地方获取资源

了解各种文化和学习机会,并了解适合您的学习风格的文化和学习机会。根据您想学习的方式设置例程和路径。了解您的位置以及必须走的距离。《数据分析指南》全面介绍了您需要发展的数据分析技能,并提供了免费在线学习的良好资源清单。(我们还可以添加一些其他资源)。您将考虑不断地学习有关数据分析的更多信息。终身学习者是最好的数据分析师。

2.学习编程语言

我们建议您至少学习一种编程语言作为基础,以便您可以开始大规模使用数据。强烈建议新兴数据研究人员从拥抱R或Python开始。

这些语言仍然是争夺数据分析师的首选语言。由于python在各种情况下的多功能性,因此某些与数据分析无关,它具有灵活性,易用性,易学习性和高效性。R是一个旨在优化的技术环境,但众所周知,它对于数据分析而言更难理解。

3.了解统计基础

作为一名数据分析师,您将被期望使用统计方法来分析和解释数据。要从较大组的较小数据集中获取信息,您需要了解统计信息。这是数据分析的基本定律。您应该了解这些方法以及概率中的一般思维方式。

4.找出数据对特定行业的意义

最好的数据分析师除了能够处理大型,复杂的数据集外,还常常了解其工作所在的企业或实体的复杂性。

将您对数据分析的理解与领域专业知识相结合,以揭示特定行业。您想了解一些自己感兴趣的东西,然后开始使用数据分析方法。

5.在现实世界中构建项目

了解您的知识并开始构建有趣的数据分析项目组合。检查不同的观点和问题,并与他人进行有趣的分析。使用WordPress(Github帐户)之类的工具来建立网站并开始应用您在理论上获得的技能。

6.网络与知识科学的思考

无论是在本地会议还是在更广泛的会议(例如O'Reilly Strata)上,您都希望与数据分析文化相遇。开始联网并了解数据分析中的机遇,并开始与人们互动并向他们学习是很重要的。您将要与招聘公司的人员或有数据分析需求的人员建立合作伙伴关系。如果您可以创建专业水平的项目,甚至可以将自由视为数据分析师。

7.准备评估数据分析

在扩大您的网络并创建杰出的投资组合之后,您将希望开始寻找工作。在此阶段,您应该集中精力掌握和传输数据分析采访过程。Springboard已为信息科学领域的访谈准备了详细的指南。

论如何成为一名数据分析师Part 1

本篇文章是Quora网站上”如何成为一名数据分析师”问题的高分答案集锦,来自不同领域的回答者结合自己的切身经验,分享了对数据分析师成长之路的看法。本篇文章收录了其中部分评价较高的回答,可为初学者了解或入门数据分析指明方向。

Alex Kamil,就读于哥伦比亚大学

准确的说,不存在”数据分析”这样的东西(详见什么是数据分析?)。

这里有一些我收集的关于数据分析方面的材料,希望能够对你有所帮助(请注意:我是一名本科生,下面提到的资料仅为个人整理所得,在任何方面都不可视为专家意见)。

1.了解矩阵因式分解

学习计算机线性代数相关的课程(这类课程有时也叫做线性代数应用、矩阵计算、数值分析或者矩阵分析等,它既可以属于计算机科学,也可以属于应用数学课程)。矩阵分解算法是许多数据挖掘应用的基础,而在标准的”机器学习”课程中使用的矩阵分解算法通常不具有代表性。面对TB规模的数据时,Matlab等传统工具无法有效地执行数据处理工作,你不可能在大数据上只执行一条eig()语句就可以得出预期的结果。分布式矩阵计算包,例如Apache Mahout[1] 中包含的那些,试图填补这方面的空白,但是,你仍需要理解数值算法/LAPACK/BLAS [2][3][4][5]的工作机制,以便正确使用它们,针对特殊情况进行调整,构建自己的数据处理工具,并将其扩展到商业机器集群中TB级别规模的数据之上[6]。数学课程通常基于本科代数与微积分的基础,因此你应该具有良好的先决条件。

我推荐下面这些自学和参考资料:Jack Dongarra的一些课程以及有哪些不错的学习数值分析的资料?

2.了解分布式计算

了解如何使用Linux集群以及如何设计可扩展的分布式算法(如果你打算对大数据进行分析的话,可以看看这篇文章:为什么人们现在执着于大数据?)非常重要。

过去的Cray和连接机器如今已经被廉价的云主机节点所替代,计算成本也从1984年的1500万美元降低至2011年的低于1.80美元/ GFlop

如果你想充分利用自己的(租用的)硬件环境,那么如何尽可能地发挥多核硬件的性能也至关重要。

请注意:这部分内容并不在标准的机器学习课程的范围之内,但你或许可以在计算机科学授课目录中找到诸如分布式系统或者并行编程之类的课程。可参考一些分布式系统的资料,对于初学者也可以参照计算机网络简介。

在学习了网络和分布式系统的基础知识后,我建议你了解下分布式数据库,这些数据库不久将随着数据规模的迅速增长以及纵向规模达到极限而得到普及。详见分布式数据库的一些关键工作与研究趋势,对于初学者也可以参照关系型数据库导论以及分布式数据库导论(HBase实战)。

3.了解统计分析

刚开始学习统计学时可以使用R编程:R语言有哪些必备的参考书?并结合真实数据进行实验:哪里可以找到公开的大型数据集?

Cosma Shalizi编写了一些非常优秀的关于计算统计学的资料,你可以查看他的授课课件,以及有哪些不错的学习统计分析的资料?

我发现比起按部就班地学习Stats 101课程,在特定领域中(例如,自然语言处理)学习统计学会更加轻松。我个人的建议是学习哥伦比亚大学Michael Collins教授的课程(这门课程你也可以在Coursera上找到)。

你也可以挑选一个需要应用定量统计和因果原则[7]的领域,比如说分子生物学[8]、癌症研究[9]等比较有趣的子领域、肿瘤血管生成的遗传分析[10]以及其他更窄的领域等等。尝试回答该特定领域中的重要问题,并了解在这个过程中需要掌握哪些知识。

4.了解最优化

这部分知识是理解许多机器学习与信号处理算法的前提。

可以从Stephen P. Boyd的视频课程学起,也可以参考有哪些不错的学习最优化的资料?

5.了解机器学习

在你准备算法之前,你需要仔细检查现有的数据并从中挑选出有助于过滤信号噪声的数据特征。可以看看Jeremy Howard对此的看法:在Kaggle中,知道得太多并不一定就是好事。

也可以参考如何学习机器学习?以及有哪些适合初学者的学习大规模机器学习的资料?分别有什么特点?

统计学VS机器学习,加油!

你可以根据MIT、斯坦福以及其他顶尖高校的在线课程目录和课表来制定自己的学习计划。结合数据多做实验,修改一些代码,多提问题,与周围的人多讨论,并自己实现一个网络爬虫:搜索引擎剖析。

你可以选择加入一家初创公司,在实践中学习:有哪些初创公司会聘用擅长机器学习与NLP的工程师?

如果你想更加正式地学习这些知识的话,你也可以去参加计算机科学或者机器学习的培训,当然这种培训的费用也相当昂贵。详见:计算机科学专业的硕士学位值得吗?为什么?

尽量避免专业化程度过高的情况。当进入一个新的领域并着手处理棘手问题时,广度优先的方法往往最为有效,可以结合贝格尔号第二次远航的故事,想一想一名年轻的数据挖掘师在大数据中的探险。

6.了解信息检索

机器学习实际上并没有听起来那么酷:有哪些不错的适合初学者学习信息检索的资料?为什么?

7.了解信号检测与评估

这是一个经典的课题,而且在我看来这是”数据分析”中最为优秀的部分。这些方法曾指导阿波罗登月计划,并用于敌方潜艇的探测,至今这些方法仍在许多领域中有着广泛的使用。这部分内容通常是电子工程课程中的一部分。

有很多不错的参考资料,例如,Robert F. Stengel关于优化控制与评估的授课课件: Rob Stengel的主页和Alan V. Oppenheim的信号与系统课程。以及有哪些不错的学习信号评估与检测的资料?此外也需要关注下卡尔曼过滤器,其在时间序列预测中得到了广泛的应用。

说到数据,你可能想了解一些关于信息的知识:信息的传播、压缩以及如何从噪声中过滤出信号。通信技术工程师在20世纪60年代设计的方法(例如维特比解码器,如今应用于约10亿部的手机中,还有Gabor小波,在虹膜识别领域得到了广泛应用)适用于各种各样的数据分析任务,从基于统计的机器翻译到理解分子网络的组织结构与功能等等都有其用武之地。对于初学者而言,Robert G. Gallager的信息论和可靠通讯是一本不错的资料。也可以参考有哪些不错的学习信息论的资料?

8.掌握算法与数据结构

有哪些最适合初学者学习算法的资料?

9.实践

学习数据分析你需要了解什么?

数据分析领域有哪些好玩的问题?

工具:最好的数据分析工具有哪些?

在哪里能够找到公开的大型数据集,去做数据分析实验?

如果你打算攻读硕士学位:

学习工程学

我建议你在计算机科学领域中,将重心放在信息检索、机器学习或者二者的结合上,并参加一些相关的系统课程。作为一名”数据分析师”,你必须亲手编写大量代码,可能还需要开发分布式算法或系统来处理海量规模的数据,以实现数据分析的结果。统计学的硕士学位会让你学会如何建模,并进行回归分析,而不是如何实现一个系统,我认为,随着数据规模的迅速增长以及现有数据分析工具逐渐过时,后者在现在看来更为重要。能够从头搭建数据挖掘系统的工程师相对来说比较短缺。你可以从相关图书中获取统计数据并使用R进行实验,祝你好运。

零售行业面对疫情数据分析应该怎么做?

面对突发状况,大数据最能清晰的展现生态链的影响,数据分析师冷静的头脑,以及专业的数据分析能力,则在这个时候可以起到力挽狂澜的作用。

众所周知,当今年三月的全屋服务订单获得保留时,零售额急剧下降。但是,客户行为的这种变化导致了一个尚未引起太多关注的现象:销售信息流向零售行业数据存储库的过程已经干dried了。这是一个重大问题,因为健康的信息流是客户忠诚度计划,人工智能驱动的产品推荐以及各种关键业务决策的命脉,缺少流向数据的数据分析师,想做出科学的数据分析结果,但却找不到着力点。

这种变化的意思是,许多零售行业(独立的或连锁的,实体的或电子商务的,新兴的或传统的)现在都面临信息短缺的问题。当来自客户交易的数据和情报由于买方行为的突然变化而变得稀缺或无法使用时,就会发生这种情况。如今,这个问题已经普遍存在:即使在Covid-19之前积累了大量客户数据的企业,也发现自己处于与进入未知市场或接触新受众的企业相同的冷启动位置。

从中长期来看,这种中断的影响可能是巨大的,因为它显然使客户的行为在解释,预测和模式化方面更具挑战性。在当前情况下,这一点很明显:企业不应该理所当然地认为在Covid-19之前收集的数据将准确预测在遥远社会经济中的买方行为。

取而代之的是,零售行业必须仔细盘点现在驱动其产品和业务决策的数据输入和分析假设。他们必须确定保持现状的风险,并且必须以创造力和创新来应对当前的挑战。这项重新校准工作将帮助零售行业迅速弄清楚如何在美国消费者变化时保持相关性。

信息不足的风险与机遇

在我们呆在家后的现实中,公司需要认识到其现有的预测模型,预测和仪表板可能都不可靠,甚至已过时,并且其分析工具需要重新校准。尽管特定自动化系统或预测模型的目标可能没有改变,但是输入数据和用户肯定已经改变了,这应该导致公司重新评估如何解释和依赖输出。

公司还需要避免对数据基础架构和数据分析人力资源做出短视决策。尽管裁员可以帮助弥补直接的利润损失,但消除那些知道如何组织,清理,挖掘和建模客户以及做数据分析的人可能会造成棘手的技术债务。在做出资源决策时,领导者必须真正了解失去特定角色后会遭受哪些系统破坏,然后量化并权衡任何后果的长期成本。

我们最近在客户行为方面目睹的变化使一些公司感到好像他们没有指南针就被扔进了树林。经典的“谁是我们的客户?” 问题突然变得比以往更难回答。当前的在线购物者是回头客从实体商店中迁移过来的客户,还是在为新客户提供服务?零售企业在这方面一直是一个盲点,但是直到现在,他们还没有太多理由对其进行优先排序。那些利用当前居家条件在此处变得清晰的人可能会做出革命性的发现,这些发现将在2020年以后为他们服务。

这给我们带来了一些好消息:对于没有完全利用数据分析来制定基于证据的业务决策的公司来说,这种情况是一个机会。在新冠肺炎来临之前,这些公司落后于数据成熟的公司,但是由于数据成熟的公司现在正努力应对突然的信息短缺,数据成熟程度较低的公司拥有一次建立其数据收集能力的机会并增强他们的数据驱动型决策。至少在短时间内,他们有机会赶上。

就像很多人在疫情期间提出疑问,为什么阿里这些头部企业不利用数据分析做些事情?原因很简单,数据分析的根源在于数据,基础数据不健全的情况下根本无法做数据分析,也就不会有数据分析结果,就不能指导业务。

在此刻,无论数据多么成熟,所有公司都必须记住“客户数据”不仅限于销售点交易。零售行业应将数据视为与客户行为相关的任何信息,这些信息可以从道德上进行收集,组织和研究,以获取决策者可以依赖的见解。随着人们对公共生活的限制不断减轻,购物恢复,零售行业必须在哪里以及如何收集这些信息方面发挥创意。

例如,他们应该扩大对购物者行为的理解,以包括任何能说明客户与公司及其产品的联系方式的信息。公司还有很多工作要做:他们应该研究哪些消息在不同的客户群中引起共鸣。他们应该衡量自己对实现的期望。它们应该描绘出客户购买模式已经改变的细微差别。公司不得让交易的暂时减少或三个月的数据失真影响其做出明智决定的能力。使用数据分析的分析方法,面对不确定性,他们必须将许多线程编织在一起以增强业务弹性。

数据分析对策

为了防止信息不足,必须了解可用的相关数据以及如何对这些数据进行重新设计以回答当代问题。公司可以在较短的时间内检查自己的现有数据,甚至可以设计调查以使客户的需求和计划获得新的动力。此外,更新的机器学习模型和分析工具将帮助公司重回正轨并开始新的竞争。

这是零售行业可以用来解决数据分析信息不足问题的一些想法。

1. 提出以下指导性问题,建立新的沟通和数据收集渠道:“我们在无法增加收入的同时与客户共建什么?” 通过周到的沟通,公司可以赢得客户对其弹性的尊重,生成有用的数据。了解哪些消息会引起共鸣,客户仍然认为哪些产品至关重要,以及他们对远离社交的购物有多少兴趣。商机在于个人之间这些数据点的细微差别。

2. 即使商店关门或销售低迷,也要利用“ Covid-19感知”数据源来捕获消费者行为指标。这将帮助您开始表征新的偏好和购买方式。例如,通过分析电子邮件交互,客户服务呼叫日志,网站会话和社交媒体数据,可以获得有价值的信息。作为代理,请研究2008和2009年的销售数据,以了解在经济困难时期客户行为的变化。

3. 重新审查收入预测,以解决由于Covid-19而对购物施加的新限制。将这些信息整合到分析中将支持对采购,人员配置和其他重要现金流量决策的更新。需要考虑的一些变量包括有关客户流量的历史数据,以平方英尺为单位的商店规模以及应对经济低迷的调整因素。

4. 如果商店位于多个州,请将空间分析与相关的Covid-19健康条例和法规结合使用,以分析将注意力集中在重新开业上最有意义的位置。并非所有州和地方经济体都将以同样的程度重新开放,需要将这些限制因素与更传统的输入因素一起考虑,例如客户人口统计,人员流动性和历史性商店业绩。

5. 借此机会来关注支持关键数据资产的基础架构。这可能涉及以下方面:重新设计数据收集和存储方法,以便可以快速挖掘新的相关数据以获取见解;使用更集中的数据集创建或重新设计预测模型;解决网站分析和标记实践中的小故障,这些小故障阻碍了从网站数据中得出准确结论的能力;并重新审查关键绩效指标并仔细检查每个公式的变量。这将确保先前的假设仍然适用,并且不会人为地扭曲KPI。

Covid-19最终将消失,但这并不意味着业务决策应恢复其先前的化身。数据分析和质量分析将仍然是对客户做出明智决策的重要手段。可以快速而明智地利用数据的零售行业从长远来看将保持其业务和竞争优势。

数据分析师的日常工作是什么?

数据分析师每天做什么?一个受欢迎且必须知道的问题

※我们通过经验丰富的数据分析师提供的5个详尽而有见地的答案,从数据分析师的角度分析此问题

我天生就是一个好奇的人。每当我遇到一个以前从未听说过的概念时,我都迫不及待地要研究它的工作原理。在我自己的数据分析之旅中,这非常方便。

但是在我第一次涉足数据分析领域之前,我一直对数据分析师每天实际做什么感到好奇。我应该一直只是简单地建立模型吗?还是经常引用有关花费70-80%的时间来清理数据的说法是真的吗?

我敢肯定,您也已经(或至少想知道)问过这个问题。数据分析师的角色可能是“ 21世纪最艰巨的工作”,但是这日常需要做什么呢?

我决定对此进行研究。我想开阔视野,了解数据分析师如何看待他们在不同领域(例如NLP)中的作用。这有助于我更深入地了解我们的角色,以及为什么在数据分析方面我们应该始终阅读不同的观点。

因此,这里列出了最重要的5个答案,以帮助您了解数据分析师的典型例程。准备感到惊讶–在数据分析师的日常任务中,构建模型并不是主要(也是唯一)功能!

机器学习是非常面向过程的 – Mike West

我喜欢这个答案,因为它很简洁,指向重点而且很简单。作者甚至设计了流程图,并以精美的方式说明了他的思考过程。这是他的完整答案:

机器学习非常面向过程。因此,我总是在以下图片之一中:

机器学习工程师在前两张图片(或阶段)中花费大量时间。有趣的部分确实处于第三阶段,但这只是现实世界中发生的一小部分。

现实世界中要牢记的一些关键事项:

1.几乎所有应用的机器学习都受到监督。这意味着我们针对结构化数据集构建模型

2.数据争用是现实世界中发生的大部分事情

3.当您听到监督一词时,请考虑分类和回归。我的大多数模型都是分类问题

4.建立模型约占我工作的20%。是的,就是这样!

5.许多中小型公司根本不使用深度学习。为什么?因为像XGBoost这样的结构化数据算法每次都会胜出

6.我所做的一切都是程序化的

7.大多数实际数据都位于关系数据库中。制作查询以提取所需数据将是您的工作

8.大数据是非结构化数据。如果必须针对大数据构建模型,那么您需要学习另一套技能

9.云在这里留下来。我将BigQuery用于我的大型结构化数据。大多数大型机型无法在笔记本电脑上构建

10.电脑是单语的。他们只会说数字。当您将数据传递给模型时,即传递的是高度结构化的,经过良好清洗的数值数据集

数据分析师日常角色的按百分比细分 – Vinita Silaparasetty

我真的很喜欢Vinita对可视化的使用。每个数据分析任务的按百分比说明都是很有帮助且有见地的。Vinita还利用她的经验来解释数据分析师所做的分步工作。这是必读的答案!

与普遍的看法相反,数据分析并非全是魅力。CrowdFlower的以下调查结果准确总结了数据分析师的典型一天:

涉及很多回溯。有时,您甚至甚至需要能够预测删除/添加变量的后果。

·收集数据集:数据是数据分析的生命线,因此我们花费大量时间来整理数据。在极少数情况下,某些项目可能已经拥有大量数据

·清洁和整理数据:这是整个过程中最耗时且至关重要的步骤。它对最终结果有很大的影响。通常,在此步骤之后,曾经大量的数据会减少,因此我们可能需要收集更多的数据以进行有效的培训

·数据挖掘:这是检查大型现有数据库以生成新信息的一种做法。一旦数据被组织并存储在数据库中,我们最终可以通过在数据中查找模式来开始从中获取价值

·构建训练集和测试集:一旦我们拥有大量数据,就需要将其分为训练集和测试集。训练集是用于发现潜在预测关系的一组数据。它包含有关预期输出的所有信息。测试集是用于评估预测关系的强度和效用的一组数据。它包含混合变量

·精炼算法:我们从骨架算法开始。这是非常基本的,并大致定义了预期的输出。经过几次会话后,将记录准确性,精度等,并对算法进行优化以使其效率最大化。

小型公司的数据分析师观点 – Justin Fister

这是一个极好的答案,我可以与之联系。请注意,机器学习是数据分析师工作中最令人期待的方面,仅占总时间的5%!就像Vinita一样,他也用百分比解释了他的任务。这是贾斯汀的观点:

与NLP相关的任务(15%)。毫无疑问,PaperRater的自动校对技术要求大量使用解析器,标记器,正则表达式和其他NLP优点,作为核心算法和反馈模块的一部分

机器学习(5%)。这往往是最令人愉快的部分。数据清理,特征提取/工程/选择和模型构建

报告和分析(10%)。运行查询,审查分析并协助制定战略决策

数据管理(5%)。设置和管理数据库服务器,包括MySQL,Redis和MongoDB。较大的项目可能需要Hadoop或Spark

通用软件开发(40%)。许多数据分析师都有计算机科学的背景,因此,如果您有合适的背景,请期待参与。API集成,Web开发以及任何我可以增加价值的地方。即使是在AI初创公司,大部分开发都不会涉及AI

其他(25%)。这包括各种各样的任务,包括博客文章,营销,管理,技术文档,技术支持,网站复制,电子邮件,会议等。

数据分析师”有点神话 – Tim Kiely

作者Tim Kiely使用维恩图解释什么是数据分析。只需看下面的维恩图,它就会使您大吃一惊。蒂姆还通过对通用定义有些矛盾的观点来谈论数据分析师应该是什么样的人。这是蒂姆的答案:

在我看来,“数据分析师”有点神话。并不是说它们不存在,但是它们比人们普遍理解的稀有得多,并且比规则更是例外。

我将其比喻为互联网泡沫的“ Web Master”称号–这些假定的人可以进行全栈编程,前端开发,市场营销以及所有工作。所有这些角色/技能始终都是专业的,并一直保持到今天。

“数据分析师”应该是数据库架构师,了解分布式计算,对统计数据以及某些业务或领域专业知识有深入的了解。这些技能中的任何一项什么时候都可以成为职业,这会问很多问题。

与我合作的数据分析师通常拥有博士学位。是AI或机器学习领域的专家,并且是有效的交流者,这使他们能够指导分析师,DevOps人员,程序员和DBA随时支配以解决数据驱动型解决方案的问题。他们概述了所需的解决方案,并将其留给团队来填补空白。

从事NLP任务的机器学习工程师 – Evan Pete Walsh

让我们深入研究一下特定的机器学习专业。我的最爱之一- 自然语言处理(NLP)!我想在这里提出机器学习工程师的观点(每个数据分析师都应该熟悉的角色)。查看Evan的完整回复:

目前在NLP上进行大部分工作,包括意图分类和实体提取。这对我来说是典型的一天:

开始工作,拉起GitHub并检查ZenHub板(类似于Jira,但更酷)。昨晚我有一些模型正在我们的服务器上进行训练,我应该收到一封电子邮件,说明它们已完成。我做到了!

我可能会花几分钟测试这些新模型,然后调整一些参数,然后重新开始训练过程

在剩下的日子里,我通常采用低头编码,要么在后端Python应用程序上工作,该Python应用程序将为我们的一种产品提供AI,要么实现我想尝试的新算法

例如,最近我阅读了一篇关于耦合模拟退火(CSA)的论文,并且想尝试调整XGBoost的参数以替代网格搜索。CSA是模拟退火(SA)的一种广义形式,它是一种优化函数的算法,该函数不使用任何有关函数导数的信息

不幸的是,我找不到Python的实现,因此我决定编写自己的实现。两天后,我已经向PyPI提交了我的第一个软件包!

数据分析师的角色确实是多方面的,不是吗?许多有抱负的数据分析师认为他们将主要整天都在构建模型,但事实并非如此。

一个典型的数据分析项目涉及各种各样的任务,您会发现自己每天都在工作。我非常喜欢这一点,因为它为学习新概念并在现实世界中应用开辟了道路。

数据分析面试?面试前1天要做的6件事

数据分析成为未来职业的发展趋势,无论什么岗位都需要拥有数据分析的能力,因此数据分析培训学习成为了潮流,学数据分析的人越来越多,学习的过程中遇到的问题也很多,专业的答疑,是职业生涯最重要的一环。

在面试的前一天,您不确定要学习什么。这一天快到了,但是还有很多事情要做!

听起来有点熟?

面试可能令人生畏–我完全明白。加上数据分析,您将获得令人神往的鸡尾酒。数据分析专业人士需要将其技术技能与软技能相结合。这是一个艰难的环境。

登陆面试很棒–但是要破解吗?那才是真正有趣的地方。你应该学什么?你应该遗漏什么?您是否可以应用任何作弊代码,并在面试过程中直接插入并播放?

如果您处于类似情况–您来对地方了!

全面掌握数据分析简历

任何面试的绝对基础,尤其是数据分析方面的面试。您应该能够解释简历中列出的所有内容。您可能会引用的任何内容,都应该能够谈论。

例如,如果您列出了一个NLP项目,但无法解释详细信息–这是面试官的主要危险信号。

在面试的前一天编辑和修改简历。剪切不需要的细节,并在需要时添加新细节。考虑一下您列出的每个体验和项目–是否增加了相关内容?

这意味着您作为非技术人员在营销公司工作的经历可能与数据分析角色无关。您应该考虑在简历中保留此类详细信息。提及它只会给面试官一种感觉,即您不清楚自己想从工作中得到什么。

另外,请考虑如何解释工作经验。您的帐户应描述您的技能及其如何导致进步。请考虑以下语句:

·“使用LSTM来预测公司的股价。”

·“使用LSTM预测公司股价的准确性比历史平均水平高40%。”

第二个陈述听起来是否比第一个陈述印象深刻?

确保使您的成就可衡量和可量化。这将给您的数据分析访问员一个更好的印象。

研究你的数据分析项目

就像简历上的其他细节一样,决定面试中要讨论的项目也至关重要。如果有任何与您申请的角色无关的项目,无论如何添加它都不是一个好习惯。这只是表明您的面试官您不能优先考虑。

入围3至4个项目,这些项目可以展示您的最佳作品,并准备好谈论它们。这些项目可能来自您当前的组织,实习,某些课程,甚至来自使用九道门的独立项目。另外,请记住,这些项目应与您的工作概况相关。

我一直重申这一点,因为那很重要。

让我给你我自己的例子。我已经在两年前的简历中列出了一个研究项目。事后看来,我应该将它忽略掉,因为它与我面试的实习职位无关-数据分析实习生。

在继续解释我在该项目中所做的工作时,我犯了一个错误,即“三次样条”一词。面试官立即要我详细介绍三次样条,然后我意识到自己已经陷入困境。不,我没有实习。

解决难题的实践–关键的数据分析技能

难题是一种相当流行的评估候选人的快速思维和分析敏锐度的方法。您需要具有逻辑性,创造力和良好的数字才能解决难题。

许多组织使用难题来测试候选人的问题解决能力。他们想知道您的思考过程以及您如何解决问题。

我无法为您提供解决每个难题的完整指南,但是我确实为您提供了一些技巧来解决难题:

·慢慢解决问题并了解所有细节。询问是否未明确提及的任何假设

·这些是为了展示您的思维过程。因此,在思考时,请确保引导面试官了解您的解决方案

·不要坚持太长时间。从面试官那里获取线索,并相应地修改您的方法

·如果您不能完全解决难题,请意识到这是可以的。不同的难题具有不同的难度,并非所有难题都可以一次解决

准备面对案例研究

组织使用案例研究作为评估候选人如何解决现实生活问题的手段。案例研究是与您以后在角色中遇到的问题最接近的事情。我已经看到新生在这门数据分析面试过程中最为挣扎。

案例研究的棘手方面是它可能与数据分析不直接相关。例如,我得到了一个有关如何预测德里NCR黑色汽车数量的案例研究。这是一个棘手的问题-但是,如果您具有结构化的心态-您将把它淘汰出局!

由于没有固定的公式来解决案例研究,因此很难进行案例研究。但是,您可以使用以下几点来指导自己:

·问很多问题。不管您的脑海中浮现出什么问题,都请走开!这将帮助您发现解决方案所需的许多详细信息

·解决问题。这可能是将所有可用数据组织到一个表中。结构化可能会揭示数据中的一些隐藏模式

·练习!尝试从零售,医疗保健,商业等不同领域进行案例研究。您练习得越多,就越容易遇到新问题

·记住重要的是进行头脑风暴,进行精彩的讨论。目的不是要达成固定或预定义的解决方案,而是要找到解决之道并显示您的思考过程

研究工作概况和组织

研究工作概况有明显的好处。您将可以根据角色的要求简化准备工作。

有时,雇主甚至可能会问应聘者一个问题或使用关键字来确保他们仔细阅读了职位描述:

·“我们使用什么技术?”

·“您对这个角色有什么期待?”

·“您能告诉我们我们的数据分析团队开源的最新项目吗?”

如果您不阅读有关公司和职位的信息,这些问题将是可怕的。

我强烈建议您花一些时间阅读有关公司的使命,愿景和核心价值的信息。了解他们的关键成就。尝试找到他们拥有的数据分析设置以及他们从事的项目类型。如果可能,找出组织的层次结构以及数据分析团队如何适应组织的层次结构。

研究组织及其结构将帮助您为面试官提出更好的问题。这显示了您对组织的热情和好奇心,并使您的面试官印象深刻。

查看令人困惑的条款

以前有没有任何数据分析术语让您bamboo目结舌?我敢肯定,即使对于有经验的数据分析师来说,也是如此。

我鼓励您在面试前一天阅读一些令人困惑的术语或概念:

·I型和II型错误

·精确度和召回率

·假阳性率和真阴性率

·业务指标v战略指标

·模型部署

我经常需要查找这些术语之间的区别,并且我相信你们中的大多数人也会这样做。如果在面试中被问及这些问题,您可能会很沮丧。您知道答案,但是细微的差别不会出现。

尾注

这些只是最后的提示。整个数据分析面试准备工作是一个漫长的过程。您需要提前几个月开始并建立您的个人资料。数据分析的招聘过程还涉及多个回合,包括:

1.电话筛选

2.作业

3.现场采访,包括技术,案例研究,难题,猜测等几轮回合。

数据分析师辞职的5个关键原因

介绍

数据分析师的股票现在处于历史最高水平。在我们进入2020年之前,没有太多的专业可以与数据分析师的幽灵,光泽和尊重相媲美。

我已经看到非数据分析人员(或非技术人员)将数据分析师视为具有超能力的人。造成这种情况的原因很多(媒体大肆宣传就是其中之一),但是毫无疑问,数据分析师的工作是一项非常有价值的工作。

在下面查看Gartner在2019年发布的人工智能炒作周期:

这些数字令人瞠目结舌。从《财富》 500强公司到零售商店,世界各地的组织都希望组建一支由顶级数据分析专业人员组成的团队。2019年打破了之前在数据分析和人工智能领域的所有投资记录。

尽管有所有这些积极的趋势,但仍有潜在的不适感。数据分析师正在迅速辞职或更换工作。为什么会这样呢?有什么我们不被告知的吗?

让我们分析一下数据分析师离开他们貌似梦想的工作的5个关键原因。如果您自己遇到过任何一个人,或者想分享自己的经验,请在本文后面的评论部分与社区分享您的想法!

1.期望与现实–这里存在着巨大的差距!

这是数据分析领域中最普遍的问题之一。数据分析师的期望与他们在行业中实际从事的工作之间的差距越来越大。

造成这种情况的原因有多种,从一位数据分析师到另一位数据分析师,它们可能会有所不同。经验水平也在这种期望鸿沟中起作用。

让我们以有抱负的数据分析师为例。他们通常是自学的,并从书籍和在线课程中收集了知识。他们对现实世界项目和数据集的了解不多。我也遇到了很多有抱负的数据分析师,他们不了解以下内容:

·机器学习管道如何工作

·软件工程在总体数据分析师技能中的作用

·将模型投入生产/部署模型意味着什么等。

·数据清理的重要性及其占用您的大部分时间

正如我在上面的引言中提到的那样,使用时髦的机器学习工具和最新框架的机会对于新生(以及其他所有人,实在太诱人了)太诱人了。

您如何收集和存储数据,如何正确执行版本控制,如何将模型部署到生产中–这些只是组织希望您了解的一些关键方面。

期望的这种不匹配是一个主要障碍,并导致数据分析师辞职。我总是建议新生和业余数据分析师不断与他们的上级和组织校友交谈,以弥合期望与现实之间的鸿沟。

2.将数据分析师的角色映射到业务目标

这是另一个(不受欢迎的)期望问题。这主要归因于近年来对数据分析和人工智能(AI)的大肆宣传。

高管,CxO,C-Suite员工,投资者–所有这些在企业高层中的人都希望展示他们的组织或项目处于最新技术进步的最前沿。AI现在是要投资的领域。

这就是问题所在–我们已经看到很多这样的资深人士认为,人工智能是解决其业务问题的灵丹妙药。如果他们在AI和合适的专家上进行投资,他们将在短时间内找到解决方案。

不幸的是,这不是它的工作方式。数据分析项目通常需要大量实验,反复试验方法以及同一过程的迭代,才能达到最终结果。花费数月时间才能达到理想的结果。

在很多领域,这对于企业领导者来说都不是一件好事。当数据分析师最终对其高级领导和不切实际的期望感到沮丧时,我已经看到这导致了项目的大规模外流。

数据分析师和业务主管如何有效地合作:

·在数据分析与业务团队之间建立牢固的沟通。他们必须具有凝聚力和协调性

·利用业务直觉和业务领导者的知识。这可以为数据分析师创造奇迹

·共同为企业开发可衡量的绩效矩阵,以衡量数据分析师的绩效进度

·敏捷性在从数据分析师中提取最佳信息方面发挥着重要作用

3.缺乏数据分析专业人员的技能提升

谁不喜欢新挑战?我认为,鉴于进步的迅速发展,数据分析领域已经为应对这些挑战做好了准备。以自然语言处理(NLP)域为例。

几乎每个数据分析师都愿意研究这些新技术和框架。我的意思是,谁会喜欢在同一个逻辑回归模型上构建然后迭代多年?

除此之外,我们提到了有关管理期望的上述两个因素。这是令人头疼的事情,对不对?不可避免的是,任何员工在某一点之后都会缺乏动力。

在灵活性较低的大公司中尤其如此。我敢肯定,如果您在任何一家蓝筹股公司工作过,那么很多人一定已经经历过。初创企业和中型企业在这方面仍然更好(但它们也提出了一系列不同的挑战)。

这是导致员工流失的三个关键原因:

·缺乏基础架构:大多数企业就是这种情况,他们缺乏计算系统,工具可访问性等基础架构来支持数据分析师的角色

·业务范围:业务 的运营能力可能受到限制和缩小。超出这一点,数据分析师可能难以从数据中推断出更多见解

·缺乏研究与开发: 作为数据分析师,您可能想探索超出您工作范围的领域。例如,如果您是计算机视觉专家,并且想了解NLP,那么R&D区域将是您的最佳选择。大多数公司缺乏这一点,这导致人员流失

4.工资支出没有明确的基准

啊–在上述标题上,我可以看到你的眼睛亮了。薪水是人们想要进入数据分析并使其成为全职职业的主要原因之一。

我们经常看到麦肯锡,Glassdoor等公司的报告,它们向数据分析师展示了过高的平均薪水。大多数人会被这些报告中引用的数字所吸引。

天空是数据分析师薪酬的基准。我确定您已经阅读了今年的新闻,当时我们看到顶级数据分析师被谷歌和苹果等公司挖走(我想到了伊恩·古德费洛)。

这正在成为经常发生的事情。在各自领域中从事出色工作的数据分析师通常会被财富500强的顶级公司所挖走,这些公司提供高额的薪水,而中型和小型公司却无法提供那么多(通常)。

我认为在补偿方面需要一些标准化/基准。即使在中型公司中,也需要对具有高技能的应聘者与具有相同技能水平的经验丰富的数据分析师的薪资进行明确划分。没有基准工资会导致:

即使是高潜力的员工也不能令人满意的工作表现

促使员工在办公室互相影响以考虑其他机会的主要诱因

再说一遍–这方面与其他工作没有太大不同,是吗?

5.在不同平台上接触不同数据分析项目的机会很大

您希望在这两个选项之间获得最大的收益:

选项1: 9-5的工作,您必须调整自己的技能和结果以实现公司目标,或者

选项2:高度灵活的工作生活,您可以在任何地方工作并实现高自我成长?

你们中的大多数人可能会选择选项2。谁不喜欢工作中的灵活性,又不喜欢自由选择您想从事的工作?

如今,数据分析师有多种选择可供选择:

他们可以尝试在Kaggle,Analytics Vidhya等平台上竞争,并赢得令人振奋的价格和在社区中的巨大声誉。

自由职业者的需求量很大,因为今天的公司提供了令人兴奋的短期项目

自由数据分析师了解Spark,Hadoop,Hive,Pig,SQL,Neo4J,MySQL,Python,R,Scala,TensorFlow,NLP,计算机视觉或任何机器学习的方法,因为他们会跳入问题并发现如何解决那

对于许多数据分析师而言,撰写博客和个人品牌是这个季节的热门选择。就像格兰特·桑德森(Grant Sanderson)–他是我的最爱!

由于明显的后勤和与项目相关的原因,组织无法向居民数据分析专业人员提供大多数此类服务。老实说,这是任何项目不可避免的成本。

公司如何保留住优秀的数据分析师?

以下是一些企业可以保留其最有才华的数据分析师的经过实践检验的方法:

创建一个功能强大的学习环境:这对于个人的个人和职业成长至关重要。这个领域每天都在蓬勃发展,需要探索一些新事物,在这一步伐下,为数据分析师提供渐进式学习环境至关重要

组成强大的研发团队:建立研发团队可以促进可以在现场进行的高质量研究。使员工能够深入研究主题是卓越的秘诀

基准化他们的薪酬:基准化薪酬将灌输信任,并向数据分析师保证他们已按照最佳行业标准获得报酬(可以理解,这很难做)

尾注

关于数据分析领域的一切都是超动态的。我们仍在理解许多事情,因此对企业而言,在一个方面,一个流程或一个结构上进行解决非常困难。

随着时间的推移,我相信我们将拥有稳健的系统和流程,数据分析师将拥有一个令人满意的工作环境。无论是从业务角度还是从数据分析师角度来看,这一点都需要工作。

我想听听您对此的看法。您正在研究数据分析问题吗?您是否遇到上述任何问题?您还有其他要分享的问题吗?让我们在下面的评论部分中知道!

不知道九道门,你可能在杭州损失10W

与其羡慕别人高薪,不如让自己成为一个高薪人才。如何让自己变得值钱,那就得看身处何处、区域发展背景、当地政策、以及人才需求情况,只有将这些都摸清楚了,才能准确定位自己的方向,也才能更容易地步入高薪阶层。决明数据科技参考杭州发展背景以及杭州市政府人才引进政策,为身处杭州的各类人才制定了一份参考计划。

理由一:杭州--数字化城市的代名词

今年年初,作为国内首个信息经济示范区的浙江省,给自己提出了一个“小目标”:到2022年,数字经济总量将达到4万亿元以上,要占地区生产总值55%以上。

“2019年中国互联网企业100强榜单”显示,排名第一的阿里巴巴、位居第5的蚂蚁金服,以及排在54位的“顺网科技”、71位的“边锋网络”。这4家上榜企业,全部集中在杭州,杭州已经成为互联网行业的扎堆地。

毫不夸张地说,杭州是“互联网+服务”的热土,区块链、人工智能、量子技术、虚拟现实等一批数字经济相关热词成为杭州未来产业发展的指向标,杭州成为了浙江创新要素最高密度聚集的地方,也成为大批互联网从业人员聚集的场所。 

《2019数字经济人才城市指数报告》中显示,从数字星际热菜指数总分最高的30个城市来看,北京排名第一,上海、杭州、深圳、广州、成都5个城市发展都较为全面均衡。报告中显示,杭州在城市服务、城市治理、产业融合等领域的综合发展优势明显,数字经济人才去求较大,薪资水平相对较高,人才虹吸能力强,已经打造了一个相对健康的、成熟的就业环境。

理由二:在杭州,数据分析师=易就业+高薪

市场的变化对岗位的需求就会相应增加,我们随机通过浏览器搜索“数据分析师”发现,对于数据分析师岗位的招聘杭州市内达到近200家,起薪基本都在10K左右。可以看出,在杭州,数据分析师是一个薪资高并且很抢手的职业。 

理由三:在杭州,落户比你想象的容易

成为一个与数字有关的人才,就能更加容易的在杭州立足并生根,杭州的人才引进政策也是为吸引人才给足了优惠政策,只要在杭州用人单位就业或自主创业,根据学历就可获得相应政府优惠政策。45周岁以下的全日制本科毕业生,在杭州落实工作单位并由用人单位正常缴纳社保的,就可直接落户杭州;50岁以下的全日制硕士研究生,可享受先落户后就业政策。 

理由四:在杭州,政府上万补助等你拿

在杭州,毕业时间为2019年6月2日(含)之前的毕业生可享受生活补贴政策,本科1万元、硕士3万元、博士5万元。  

理由五:在杭州,决明数据搭建数字化与数据分析师之间的桥梁

产业转型需要数字型人才,杭州决明数据科技有限公司正是在杭州数字产业发展的大背景下,为企业提供大数据风险分析咨询的公司,服务于企业,为企业解决问题。决明数据科技在与阿里云等大型数字化企业合作提供教育内容供应的同时,也自主研发了九道门大数据分析实训平台,通过实训平台的锤炼,培训出了一批批优秀的大数据分析人才,输入进阿里云、袋鼠云等众多数字化公司就职,服务企业的同时,也为一批走在时代发展前沿的年轻人开辟出了一条实现梦想的新路:通过企业实际案例学习实训,掌握数据分析实战经验内推进入杭州数字化企业,凭实力高薪入职享受杭州市政府人才引进优惠政策(落户+现金补助)立足杭州扎根杭州

喜欢杭州,想要在杭州有所发展的,都不用再为如何在杭州立足而发愁了,九道门大数据分析实训平台2019年最后一次实训课即将开班,赶上这一次的实训课程,年后就可以在杭州数字型企业任职,给自己一次机会,心情舒畅地过个好年,来年一步跨入杭州高薪人群。