诊断分析是怎么回事?

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。

诊断分析回答“为什么____发生?” 也称为根本原因分析,它使用来自统计分析的见解来尝试了解这些统计的原因。它标识数据中的模式或偏差以回答原因。

诊断分析有助于理解客户行为,例如找出哪些营销活动实际上可以增加销售额。或假设您注意到客户投诉量突然减少:为什么会这样? 

也许您解雇了某个员工或雇用了新员工。也许您有一个新的在线界面或添加了特定的产品功能。诊断分析可以帮助计算这些可能原因与现有数据点之间的相关性。

数据分析师的薪水是多少?

国内数据分析师的平均年薪为20万人民币。主要地区分布根据互联网求职平台拉勾网为例,全国有37个城市企业有数据分析师人才需求,城市需求排名如下:

排在前5的分别是:北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市,以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。

总而言之,可以得出一个清晰的结论:数据分析这一岗位,有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州,期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。

从这个分布我们大致可以猜测出:数据分析是个年轻的职业方向,大量的工作经验需求集中在5年以内;对于数据分析师来说,5年是个瓶颈期,如果在5年之内没有转型或者质的提升,大概以后的竞争压力会比较大。经验极大地影响了这份工作的收入。

自学数据分析之前需要了解什么?

要进入数据分析领域,首先需要进行统计分析,然后再使用NumPy ,pandas,Matplotlib和Seaborn进行Python编程。人们需要进一步对高级统计分析、Tableau、具有统计模型的机器学习和scikit-learn有所了解,使用TensorFlow进行深度学习。

从我的学习经验来看,我要说的是,在掌握数据分析时,必须从有效的资源中开始学习,有一些资源偏离主题而不自知。一种认为学生是该领域的新手,不能很好地理解数据分析的环境,该环境可以解释程序为何以执行方式执行。

在学习过程中,我们可以意识到绝大多数资源或书籍、PDF资料以及可用于学习数据分析的免费视频教程对学习者都不太友好,可以感受到作者急于完成本课程,没有写明这些代码的底层原理,也没有假设自己熟悉数据分析环境。但是,对于该领域的初学者来说,情况并非如此。

作为数据分析的初学者,可以参考对该领域感兴趣的人的经验分享,大多数知识点都掌握在传授者的手中以及将课程交付给学习者的方式的过程中,效率低下的学习方法和没有经验的老师很快就会导致学习者对该领域失去兴趣。

此外,在一些资源中,我发现在解决某一些特定的编程问题时,作者采用了尚未向学习者讲授的逻辑或技术。这使学习者可以跳过教程的那些部分,在该部分中讨论该特定的内容。这些部分中讲授的概念又应用了属于另一个概念的逻辑。通常,这是需要特定的重复周期。

数据分析的步骤是什么样的?

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。

步骤1:获取数据。

许多数据编制者,包括政府,大学,企业,非营利组织和个人,都免费提供了大数据集,

选择一个有趣的主题,并为该主题找到免费的结构化数据集,然后将其放入可以使用的计算机上。恭喜你!你刚刚完成:

步骤2:清理数据。

始终保持原始输入数据不变。如果要处理数据并对其进行更改,请对数据副本进行处理。大多数大数据集都有不一致之处。Linux命令行以及sed和awk等工具的学习曲线相对较低,可以帮助你快速入门。像Openoffice或Excel这样的电子表格程序可以帮助你识别小数据集(少于100万条记录)中的错误。看一下例如柱状完整性。确保正确解析了字段定界符。标为“ URL”的列是否仅显示URL?该字段中是否有电子邮件地址,IP地址,公司名称或看起来像乱码的垃圾?你可能需要限制小数位数,以使浮点值易于阅读,或者在许多其他擦洗机会中固定日期戳字段。Python CSV模块为清理较大的数据集提供了极大的灵活性,将其放在待办事项列表中即可进行研究。学习一点Python及其数据分析生态系统和R知识,将帮助你成为一名初学者,并一直到专业专家阶段。

第3步:浏览数据。

按不同的列标题对它进行排序-查看两端的极端值和中间的最大值,在不同的列上运行直方图,计算数字字段的平均值,对其求和,熟悉数据,直观地查看完整记录和整个记录数据列,运行数据透视表等。尝试查找数据问题-你可以解决它们吗?你可以从数据中收集哪些见解?数据是否讲故事?探索数据可能会发现一个问题,需要你返回到步骤2进行清理。你应该计划在第2步和第3步上花费大量时间。记下数据发现的问题以及解决问题的解决方案。这些问题可能会通过不同的数据集再次出现。随着编程技巧的提高,你可以创建脚本来自动执行许多重复的清理和探索过程。

步骤4:为数据建模

如果你对数据分析一无所知,那么你将需要学习建模。此步骤有很多不错的在线资源。建模通常用于预测。也许从经典的逻辑回归模型开始。有很多打包的工具可以简化模型的利用。但是,优秀的数据分析师将了解模型的工作原理。该模型不应为黑匣子。从理论上应该理解它的内部工作。这将需要一些数学运算。
建模非常迅速。这是你将花费数年研究和部署的阶段。有数十年来久经考验的真实建模方法,而且学术界正在探索一些前沿方法,数据分析目前是一个非常热门的领域(需求强于供应),并且可能会持续很多年。学术界,研究,科学和企业界都有机会。你应该使自己熟悉的术语,包括但不限于:神经网络,深度学习,机器学习,SVM,随机森林,贝叶斯分类器以及其他众多研究领域。为不同的业务目标量身定制了不同的分类器,并且阅读,试验和部署这些模型和工具将极大地增加你的知识。

步骤5:解释数据:

解释阶段应该回答(或帮助回答)首先促使数据建模的问题。在这里,你可以交流有关已选择要获取的数据集的所有知识。能够有效地将数据见解传达给你的利益相关者对于你的数据分析事业至关重要。

到底什么是数据分析?

数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。

其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、明确分析目的与框架

一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。

基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。

到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、数据展现

一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,俗话说:字不如表,表不如图。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。

常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6、撰写报告
最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。

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。

另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,不仅仅是找出问题,后者是更重要的,否则称不上

好的分析,同时也失去了报告的意义,数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析,不能舍本求末。

数据分析师有什么职业风险

从直接风险的角度看主要是数据的风险,尤其工作中接触敏感数据。例如非法获取,出售通信内容,征信信息,财产信息五十条以上的会触犯刑法。

间接风险来自于职业发展,数据分析的产出不能嵌入业务过程中,助力业务发展,数据分析师成为提数师,报告撰写师,这样很快会遇到发展瓶颈。还容易陷入因为忙于提数,写报告,为了证明结论而证明,忽略了对业务的思考,忽略了对分析工作的思考,陷入恶性循环。

数据分析目标永远是助力业务发展,无论是做决策支持还是目标用户挖掘。

写了几百行SQL提数,写了大几十页PPT看似充实,实则不一定有价值。

如果想转行从事数据分析工作,应该先从什么开始学起呢?

数据分析是一个系统的知识结构,并不是只要会工具就可以的,目前有很多学了python的同学,在进入这个领域后只能从事一些BI报表之类的统计类工作,还是无法成为真正的数据分析师,主要原因就在于没有系统的数据分析的认知,面对现实问题没有解决思路,比如说商业数据分析这块,当你在面对需要做产品市场扩张分析,产品生命周期分析、顾客分析等等具体项目的时候,工具是帮你处理数据以及帮你展现分析结果的,而这种数据分析师必须具备的分析思维,是在项目过程中起到决定作用的。

并不是说工具不重要,工具是基础,也要学习,但是不用深度研究。

如果要快速转行的话,建议系统学习。

如果不着急慢慢学的话,先从工具开始吧,网上可以白票的课程特别多,没必要花钱去学。

但是转行的话,还是建议通过快速系统的学习去提升自己,毕竟就业才是根本问题。

转行最大风险就是学完后没有工作经验,不好找工作,所以在学习的时候一定要选择那种可以让你一边学习,一边获取项目经验的学习方式,最好是学习过程中可以做一些实质性的项目,并且这些项目可以写进你的简历里面,这样是最好的。

一定要从企业用人的角度结合自身的职业成长去学习,千万不要盲目从网上随便扒拉一些东西去碎片化学习,学完后依然什么都不会。

我这有一套非常系统的学习大纲,可以给你。有需要的话联系小九获取。

什么是描述性分析?

描述性数据分析提供了“发生了什么?” 分析定量数据时。它是最基本,最常见的数据分析形式,它涉及通过计算现有数据(例如均值,中位数,众数,众数,百分比,频率和范围)来描述,汇总和识别模式。 

描述性分析通常是其他数据分析的基准。毫无疑问,它对于生成收入报告和KPI仪表板之类的东西非常有用。但是,由于仅关注统计分析和绝对数字,因此无法提供这些数字如何发展的原因或动机。

什么是规范分析?

规范分析是最高级的分析形式,因为它结合了所有数据和分析,然后输出模型规定:采取什么措施。规范分析可以分析多种情况,预测每种情况的结果,并根据发现结果确定哪种是最佳的行动方案。

人工智能是规范分析的一个例子,它是数据分析的最前沿。AI允许进行规范性分析,从而可以吸收和分解大量数据,并有效地自学如何使用信息并做出明智的决策。人工智能需要巨大的计算能力,因此对于某些组织来说可能很难实施。

数据分析师常用工具有哪些?

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。

您可以使用许多数据分析工具,具体取决于您的技术技能,预算和要分析的数据类型。它们也是加快手动和耗时数据分析的一种很好的方法,如果您需要最新的见解来做出快速决策,这是关键。
MonkeyLearn:无代码机器学习平台,提供全套文本分析工具和强大的API。在点击界面中轻松构建自定义机器学习模型。
KNIME:用于构建高级机器学习解决方案和可视化数据的开源平台。
RapidMiner适用于想要处理挑战性任务并处理大量数据的数据分析团队。
Microsoft Excel:过滤,组织和可视化定量数据。进行简单数据分析的完美工具。探索Excel中数据分析的常用功能和公式。
Tableau:强大的分析和数据可视化平台。连接所有数据并创建可实时更新的交互式仪表板。
R:用于统计计算和图形的免费软件环境。即使您没有编程背景,学习R也相对容易。
Python:机器学习的首选编程语言。使用它可以为各种用例构建数据分析解决方案。

其实工具特别多,而且还在不断升级更新中,找到最适合自己的才是最好的!