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数据分析技能_到底能不能速成

时间:2017-11-06 18:04:17  来源:互联网  作者:光环大数据

  没有任何牛逼的事情是能够速成的,越是像数据分析这种收益周期长的技能,越是这样。

但这并不代表,我们不能用一些有意思的方式,把学习的过程变得高效而有趣。这篇文章是要给所有正在学习数据分析,甚至还没入门的同学一个高效的学习路径,让更多人可以平滑地、高效地成为专业数据分析师。

学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的,也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题。有了这个目标,你就可以知道要达成这样的目标,它的知识体系是怎么样的。只有明确的目标导向,学习最有用的那部分知识,才能避免无效信息降低学习效率。

如果你要成为数据分析师,那么你可以去招聘网站看看,对应的职位的需求是什么,一般来说你就会对知识体系有初步的了解。企业对技能需求可总结如下:

SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理

会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示

会用脚本语言进行数据分析,PythonorR

有获取外部数据的能力加分,如爬虫或熟悉公开数据集

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:回归分析、决策树、分类、聚类方法

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。

每学习一个部分,你就能够有一些实际的成果输出,有正向的反馈,你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标,效率自然不会低。

按照上面的流程,我们总结学习路径如下:

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包:pandas、numpy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法:分类、聚类

模型优化:特征提取

数据可视化:seaborn、matplotlib

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。

1、数据获取:公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据,不需要要获取外部数据的,这个部分可以忽略。但还是建议每一个数据分析师,都兼备外部数据获取的能力。

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。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

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、某种人群进行分析。

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………

2、数据存取:SQL语言

你可能有一个疑惑,为什么没有讲到Excel。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。

3、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

空格和异常值处理: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

5、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。比如用Python实现不同案例的假设检验,其实你就可以对数据进行很好的验证。

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。

当然,随着你实践量的增多,可能会遇到一些复杂的问题,你就可能需要去了解一些更高级的算法:分类、聚类。

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来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。

6、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。如何进行实战呢?

上面提到的公开数据集,可以找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。

另一个角度是,你可以从生活、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、社交等平台等方向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,慢慢就会找到分析的方向,有哪些一般分析的维度,比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、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。

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