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如果要学习数据分析,要首先掌握哪些理论知识?
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发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
如果要学习数据分析,要首先掌握哪些理论知识?
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
你好,作为一名数据分析的从业者,我来说说我的看法。
数据分析是目前比较火的学习方向,很多人都有学习数据分析的想法,但由于数据分析需要大量的理论知识学习,也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。
第一个,基础数据分析的理论知识。主要包括高数,概率论,统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析,抽样分析, 分组分析,相关系数分析,还有一些特征选择,统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学,概率学等基础知识为依靠的,同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。
第二个,进阶数据分析理论知识。主要包括了,高数,线代,矩阵,最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模,需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法,牛顿法,矩阵分解,降维,和一些算法包括决策树,贝叶斯理论,svm,聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度,算是数据分析进阶部分,更有偏向数据挖掘的知识点。
希望我的回答能对你有所帮助,你也可以关注我,我们一起讨论数据分析知识。
我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。
回答于 2019-09-11 08:43:50
数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。
还需要了解和熟知各种数据分析方法,能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。
想未来就业更有前景的,还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代,掌握数据分析技能是一种基础本领,了解大数据也很有必要。
综上,数据采集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化;数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。
回答于 2019-09-11 08:43:50
数据分析师需要的技能大致有这些:Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始,因为Excel是使用最多,也是最强大的数据分析工具,入门简单,因为大部分人都接触过Excel。
回答于 2019-09-11 08:43:50
总结归纳了我们的高赞回答,整理了四个方面:
1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具
我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书,从入门到精通,供大家挑选。
一:1 个数据分析的基本思路
数据分析时我们必须思考:数据本质的价值,究竟在哪里?从这些数据中,我们可以学习到什么?又可以指导我们做什么?
面对海量的数据,在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展,如何得出结论。
下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路:
第一步,要先挖掘业务含义,理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步,需要制定分析计划,如何对场景拆分,如何推断。第三步,从分析计划中拆分出需要的数据,真正落地分析本身。第四步,从数据结果中,判断提炼出商务洞察。第五步,根据数据结果洞察,最终产出商业决策。举个例子:
某国内互联网金融理财类网站,市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放,吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量;另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。
在这种多渠道的投放场景下,如何进行深度决策? 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。
第一步:挖掘业务含义。
首先要了解市场部想优化什么,并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估,重要的是业务转化:对 P2P 类网站来说,是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道,重点在于如何通过数据手段衡量转化效果;也可以进一步根据转化效果,优化不同渠道的运营策略。
第二步,制定分析计划。
以 “投资理财” 为核心转化点,分配一定的预算进行流量测试,观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数,进一步判断渠道质量。
第三步,拆分查询数据。
既然分析计划中需要比对渠道流量,那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据,进行深入的分析和落地。
第四步,提炼业务洞察。
根据数据结果,比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果,根据流量和转化两个核心KPI,观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好,可以思考是否产品适合移动端的客户群体;或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等,需找出业务洞察。
第五步,产出商业决策。
根据数据洞察,指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放,继续跟进金山网络联盟进行评估;或优化移动端落地页,更改用户运营策略等等。
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