这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。
比如通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为产品做留存率、流失率等指标分析,精细化产品运营;再比如去年疫情,有 B 站网友通过数据分析、调整参数,制作的“疫情传播速率”视频,点击量相当大。
身边不少人跳入这个行业,我也经常在后台收到粉丝的一些困惑:
开发出身,想转行数据分析,但没有实战经验,面试很难!
是从 Python 入手还是 R 语言?常用的算法有哪些?
可以练手做项目的数据库去哪里找?好用的爬虫工具又有哪些?
网上看了很多文章,依然杂乱无章,有系统性的资料推荐吗?
我当时学数据分析也有同样的苦恼,资料看了一大堆,总是一知半解,没有老师时时给你解答问题,很多时候都感觉自己要放弃了。
但,我不得不说一句:学数据分析绝对没错,坚持下去你会看到一个完全不一样的自己。
之前在百度的曹政举了他身边的例子,令人印象深刻,蛮多看上去并不优秀的人却都能靠着数据分析 C 位出道。
数据分析到底该怎么学呢?讲真,真不难!我摸爬滚打这么久,也算总结出三个经验:
1.找到一个实力与经验俱佳的“教练”,从思维、工具、实战带你“即学即用”。
2.制定一份正确的学习计划与路径,你真正需要的是好方法而不是蛮力。
3.有效工具的运用会让你事半功倍。
这方面,给我启发很大的是清华大学计算机系博士 —— 陈旸写的《数据分析实战 45 讲》,超过 6W 人在学,口碑不错。我最近开始二刷了,在专栏中,陈旸清晰地把数据分析拆解成三个部分:数据采集、数据可视化和数据挖掘,而且有大量实战。(下面有我详细的给大家分享这三部分所需要掌握的知识)
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说到陈旸,也是挺厉害了。清华有一门课,叫数据挖掘,他通过这门课,学会了如何从海量的数据中找到关联关系,以及如何进行价值挖掘。并利用自己学的技巧,在微博用 3 个月的时间就积累了 4 万粉丝,一年的时间积累了上百万粉丝。
整个专栏的授课逻辑我也非常喜欢,专栏里一直秉承着“MAS 学习法”,即 Multi-DImension(多维度认识)、Ask(提问)和 Sharing(分享),从“思维”到“工具”再到“实践”,学以致用,更高效上手数据分析。而且老师还会直接提供项目数据,让你上手练习,可以在简历上完善项目经历,顺利找到工作。
👆练手的数据项目
好,下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。
数据采集
你可以用Python自动采集数据,也可以使用第三方平台,比如用“八爪鱼”来采集数据。《数据分析实战 45 讲》中,陈旸用了两个实战案例来讲解如何用 Python 和八抓鱼来采集数据,讲的非常细致,看完你可以掌握这两种常用方法。
数据可视化
分类算法:C4.5,朴素贝叶斯(Naive Bayes),SVM,KNN,Adaboost,CART 聚类算法:K-Means,EM 关联分析:Apriori 连接分析:PageRank
最后想说的是,在留言区你依然能看到大家各种各样的解题思路,其中有的你可能会意想不到,可以说,在留言区你也能学到很多。
数据分析能力必然是每个互联网人必须具备的,只有懂数据,才能以数据驱动,科学优化工作,锻炼自己强大的战斗力和核心竞争力,拉开与其他人的差距。
再次安利一波《数据分析实战45讲》这个专栏,因为写的是真的挺好,也很全,只要你把里面的都跟着学了,数据思维能力这块基本就扎实了。
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懂数据,就意味着你比别人更有效率,能更快获取自己需要的信息,找到问题关键和解决办法,获得更多的发展契机。
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