什么是文本分析?

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。

文本分析(也称为文本分析或数据挖掘)使用具有自然语言处理(NLP)的机器学习来组织非结构化文本数据,以便可以对其进行适当分析以获取有价值的见解。文本分析是定性分析的一种形式,它不仅涉及统计信息和数值。

通过将人类语言转换为机器可读数据,文本分析工具可以按主题对文本进行排序,提取关键字,并出于情感和目的进行阅读。它以特定的,通常是主观的数据告诉我们“正在发生的事情”。它提供了更深入,更有针对性的观点,以了解可能发生的原因或发生的原因。 例如,您可以使用文本分析来检测客户反馈中的主题,并了解品牌的哪些方面对客户很重要。

为什么数据分析很重要?

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。

数据分析之所以重要,是因为数据分析可以帮助企业改善其产品和服务以及整体品牌形象,通过分析所有类型的数据:结构化数据和非结构化数据,您可以发现有关客户的详细见解,并更好地了解他们的需要。

自学数据分析需要看哪些书(从初级到高级)?

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。

《深入浅出数据分析》 《深入浅出统计学》 《精益数据分析》 《网站分析实战》 《增长黑客》 《数据化管理》 《数据化运营速成手册》 《谁说菜鸟不会数据分析》,这些书在豆瓣上的评分都不低,都是比价适合小白自学入门的,讲得也很详细,简明易懂,结合实践,让你飞快的上手。

做数据分析,到底要分析什么?

不知道要分析什么,也就是分析目的不明确。

经常有人和我说,领导给了一大堆数据给我,要我分析一下,但我不知道要分析什么?除了基本的统计求和,我不知道要干吗。

明确分析目的,这是数据分析的起点,也是分析的终点。所有的分析工作都应该围绕业务问题开始,分析的结果最终也要落到业务问题。

如果目的不明确,后续的分析工作就无法开展了。

心理学专业毕业从事数据分析工作可能吗?

成为大数据分析师的条件:

懂技术:想成为一名数据分析师,基本工具是需要会的,比如Python、Mysql等工具基础。还需要了解Hadoop、数据仓库等基本原理。

懂管理:企业数据分析师需要清楚知道企业管理架构,懂得管理流程并掌握一定的管理能力。

懂设计:大数据思维是互联网时代营销的关键之所在.现在互联网设计圈流行 “全链设计师”从服务设计到落地产品设计,渗透整个产品的研发,都需要数据分析师参与设计和数据支持。

懂分析:企业在运行的过程中会遇到各种问题,数据分析师可以通过原因分析、现状分析、预测分析来帮助企业解决问题及提供策略。

懂心理:企业要提高市场占有率,就一定要了解用户心里想什么。任何公司的产品都是通过得到用户认可来实现的。数据分析师如果能懂得消费心理学,就能洞察出用户的消费心理,从而提升企业的价值。

懂营销:作为一名合格的数据分析师是必须懂得市场营销,从客户定位、产品选型、定价策略、促销手段、顾客管理等方面足以证明。

懂沟通:数据分析师需要非常强的沟通说服能力,对象有同事、其他部门、客户、领导等。

大数据在为心理学研究带来机遇的同时,也带来了诸多挑战。能被记录下来的东西那都是大数据,大数据的信息范围比较广,包括了图文信息、语言文字、音频解说、各种网络信息等,对这些大多非结构化数据的采集和储存需要心理学从业者,至少掌握一门计算机语言,如Python、R、Java等。而在大数据时代心理学研究分析多采用聚类分析、文本分析、多媒体分析等。

有了数据之后,同时还要分析,分析评估数据,理解分析和分析人类行为,如今的企业需要具备超越传统商业头脑的技能的人才。

机器学习是大数据分析的必备技能嘛?

数据分析伴随着大数据,也是在不断细分的一个领域,目前市场上已经出现了业务方向数据分析,和工程方向数据分析两个方向。

数据开发方向,偏技术,包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师,这些相对门槛有点高,而且很需要天赋。

商业分析方向,偏业务,是通过数据发现业务问题,洞察商业机会点,贯穿整个企业的各部门,为企业发展提供合理建议。从门槛来说,商业数据分析师的入行门槛是比较低的,因为不需要掌握过多的编程代码知识。

但从这样的解释就能看出来,机器学习对于哪个方向的来说比较重要了。

机器学习和python一样,对于数据分析师来说都是工具,工具很多,看你用哪一个。业务方向的数据分析对工具的要求更低,工程方向对编程能力要求要高很多,相对来说对机器学习也比较重要。

先弄清楚自己要往哪个方向发展,然后再决定学习的主次!

靠自学工具和思维、年龄30的人机会转行数据分析吗?

30岁转行的顾虑,最主要的不是怕自己学不会,而是担心学完后没有依然没有经验,进入职场后从0开始,而从0开始的时候自己的竞争力就要比年纪小的人差很多。如果这是你纠结的主要点,那就好办了,自学工具与思维,先不说你自学能不能学会,即使学会了,也解决不了你缺少相关工作经验的痛点。

30岁转行数据分析不是没有可能,但你一定要认识清楚一点,不要想着可以在工作间隙碎片化学习就可以转行成功,一定要接受系统的学习才可以。

如果你把我这句话听进去了,那就去慎重对比数据分析师课程,你应该明白,你转行是不希望转完后又从职场新人开始,你是希望转行后比现在更好的。所以,在选择课程的时候,去咨询一个点,学习过程中是否有可以让你增加项目经验的教学设计,学习过程中你是否能接触到真正的项目,从而写进自己的简历里。

记住,不是所有的项目写进简历都是有效的,脱敏数据的实验项目就没有什么作用,因为脱敏数据与企业真实情况千差万别,你做的是一个既定结果的项目,而且的真实情况,是没有既定结果的,只要你的分析过程中有一点点变动,就会有完全不一样的结果。所以,站在企业招人的角度考虑,企业要的是经历过实战的项目经验,而不是脱敏环境下的实验技能。

有思想的人都已经认识到了数据分析的前景,想转行的数不胜数,但是数据分析是一个系统的知识体系,市场上的岗位需求很多,但是别人在学校学4年出来都很难找到工作,凭什么你自学就可以转行成功?这足以证明数据分析不是一个随随便便就能入行的行业,必须要有正确的打开方式才行。

为什么数据分析越来越重要?

为什么数据分析在当今时代特别重要?

企业无法再忽视数据在业务中的使用。大数据有时是复杂且难以理解的,但是实施收集和分析数据的系统和策略的企业将在其运营的许多领域中获得可量化的收益。

数据的使用不是新事物。

数据的使用不是业务中的新概念。尽管“大数据”已成为广泛使用的术语,指的是组织收集的大型数据集,但营销人员和产品开发人员数十年来一直在使用精选数据集。

当您查看年度趋势以预测人员编制或分析销售量以帮助确定市场需求时,您就在使用数据。数据分析只是分析和使用该数据以获得见解并做出更好的业务决策的简单方法。数据可以来自社交媒体,电子商务站点和调查等在线资源,也可以来自于CRM和电子表格,店内客户互动,焦点小组,市场研究和客户反馈等离线和混合服务。

数据分析可以为您的业务提供什么价值?

在2015年CapGemini研究中,超过60%的受访者同意,不使用大数据可能会导致不相关和竞争力下降。同一项研究描述了在数字转换中利用数据和新兴技术的意愿。现代企业必须采用更新的技术,以便能够与客户交流并了解他们的客户。数字化转型还关系到企业的运营方式以及数据的收集方式。对于公司进行数字化转型,增加自动数据收集和分析的必要性。

大数据分析和数字转换的概念之间有着明显的联系。但是,最重要的问题不是这些流行语的含义,而是它们可以为您的业务带来什么好处。

数据可以帮助您以有效且便捷的方式与客户沟通。例如,维护详细的帐户和购买历史记录可以帮助您更好地为客户服务。

您可以通过收集和使用数据来重新开发产品或引入新产品。如果您以告诉您如何使用和感知您的产品的方式收集数据,则可以获取这些信息并在将来的设计中实施学习。

大数据分析可以改变运营效率。数据分析可以帮助改善制造,分销,库存管理,人员配备以及许多其他领域。根据麦肯锡全球研究所的数据,到2020年,大数据分析的广泛采用可能会使制造商和零售商的GDP增长3250亿美元。

数据分析中有哪些有价值的认证?

除了坐在计算机前就可以成为普通的数据分析从业人员。那么为何数据分析师职位描述普遍要求广泛呢。后来证明数据分析师对每个业务功能(包括人力资源,市场营销或物流)都是有一定要求的。

但是这些基础工作是高级数据分析师所做的吗?答案是否定的。

他们发现在坐在座位上无法理解的数据中存在质量和细微差别的因素。他们认识到数字时代充满了尚未被数字化的所谓“软数据”,包括声音,口味,相关的视觉,质地和气味,因此,这些“软数据”是在有限知识领域工作的人无法使用的。他们需要了解真正的问题、机会、更大的背景、决策者的职能以及如何利用他们的预测。

一位出色的数据分析专业人员知道,使用此庞大数据的唯一方法是获取数据。

几年前,就有人预计到2020年,数据分析家的需求将增长28%左右,数据分析人员的供需之间存在巨大的不匹配。尽管数据分析需要网络连接,但好奇心、、智能、技术诀窍和诸如此类的知识,可以帮助刚起步的数据分析师掌握所需的所有基本技能。

目前,国内上没有比较有权威性的认证,但我们可以先了解一下国外的认证。

基于行业标准的前五项:

1)CLOUDERA

Cloudera被认为是Hadoop专业知识的最佳认证之一。Cloudera涵盖了广泛的开发和管理技能 提供五项主要认证,包括-CCA数据分析师,CCP数据工程师,CCA管理员以及CCA Spark和Hadoop Developer。

2)美国数据分析理事会

DASCA建立,研究和设计基于全球最强大的数据分析框架的与供应商无关的数据分析认证。达斯卡提供2个证书,分别专注于大数据分析的大数据分析师助理和高级大数据分析师。除此之外,他们还提供了两个高级专家级认证计划,分别是首席数据分析家和高级数据分析家,这对于已经从事该行业很长时间并且是大数据领域的专家的那些大数据专业人士来说,主要有用。数据分析

3)HORTONWORKS

Hortonworks通过根据实际作业和考试评估候选人的表现来提供认证。Hortonworks提供的六项主要认证包括-HDP认证开发人员,Hortonworks认证助理,Hortonworks Data Flow认证的NIFI架构师,HDP认证的管理员,HDP认证的Apache Spark开发人员以及HDP认证的Java开发人员。

4)IBM

从入门级到高级,专门为专业人员设计的,IBM提供的独特认证范围是根据应聘者的职位而定的,也可以满足专业人员的需求。它在数据分析领域提供2种认证-IBM认证的数据架构师和IBM认证的数据工程师。

5)戴尔EMC

Dell EMC的EMC经过验证的专业数据分析家协会(EMCDSA)认证为专业人员提供了与不断发展的大数据分析领域协同工作所需的高级软件,工具和技术的专业数据分析知识和实践方法。

专业的数据分析专业人士知道,我们的任务是为现实世界中的问题找到解决方案。数据分析师们利用数据来做同样的事情,但是他们肯定不会止步于此。如果您打算成为其中一员,请确保您学习了有关数据的所有知识!

数据分析的未来是什么?

当前的AI和ML(机器学习)方法本质上是统计的,无法生成模型或从数据中发现因果机制(有时科学家确实在AI和ML的帮助下提供了帮助,但AI或ML本身没有提供帮助,人们感到困惑,认为这是AI或ML )。

包括深度学习(和深度神经网络)在内的趋势和方法都是黑匣子方法,可以很好地描述数据,但是对生成机制的了解却很少。结果,它们也无法扩展到未经培训的领域,并且在进行任何有趣的操作之前需要对大量数据进行培训,并且每次展示(甚至略有不同)数据时都需要进行培训。 

希望AI和ML将更多地应用于模型驱动的方法中,而将传统的统计方法抛在后面,并结合算法通用的第一原则。这意味着推动基础科学,而不是像当前的AI和ML那样简单地投入更多的计算资源来解决所有问题。

以前模型驱动方法的强大示例包括微分方程建模,但是这些方法还缺少探索和更新(从而改进和扩展)模型的机制,因此需要强大的模型数据循环驱动方法。幸运的是,我们正在朝这个方向努力,这里是我们基于动态计算推断的基于因果的方法:因果发现和重新编程系统的算法信息演算。

首先,与Go上击败人类的深度学习(DL)的新闻相比,结果看起来似乎不太令人印象深刻。并且有理由对DL作为一种非常强大的工具来挖掘和分析数据感到兴奋。DL最终将被整合到数据分析家默认将使用的一组工具中,就像今天人们进行线性回归分析一样(DL实际上是对类固醇的回归分析)。然而,基础科学家继续从相反的方向推动建模和理解,而不是从大数据中获取大量数据。

例如,上述论文演示了推理算法引擎如何根据自然或诱发的观测结果生成近乎最佳的模型,以创建可再现系统的生成机制,该系统又可以再现观测到的数据,从而阐明原因,而不仅仅是效果,这才是我们想做的事情。