女生零基础学大数据分析可行么

  • 知识 2019-09-30 分享新闻到:
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  数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因,因为社科或文艺类专业,很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划),但是并不代表文科生没有任何机会,因为大学以前,其实我们都没正式接触过编程或统计学,大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友,兴趣和决定也是重要因素,不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。

  如果你要坚定的选择这条路,就必须克服各种依赖症,比如安装一个R语言或Python软件,从庞大的数据中得出客观的结论过程,用学到的知识去分析数据的价值等等,一定要动手动脑去实战,不要单凭以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发扬),理性思维和客观科学更重要。

  其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有,但任何的时间节点上,★-●△▪️▲□△▽倘若一直停滞不前、□▼◁▼犹豫不决,那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩,一路上也是披荆斩棘,但时光不负我,付出终究收获成果!愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

  展开全部数据分析的流程,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

  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。

  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。给大家推荐一些常用的可以获取数据集的网站:

  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。

  以及,还需要了解如何用 Python库(urllib、BeautifulSoup、requests、◇▲=○▼=△▲scrapy)实现网页爬虫。如果是初学,建议从 urllib和 BeautifulSoup开始。(PS:后续的数据分析也需要 Python的知识,以后遇到的问题也可以在这个教程查看)。

  网上的爬虫教程不要太多,爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取,一方面是网页结构比较简单,二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

  掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧,比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等,△来应对不同网站的反爬虫限制。

  除此之外,常用的的电商网站、问答网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据,都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据,最关键的是,有很多成熟的代码,可以参考。★▽…◇

  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。

  当然,还是建议你找几个数据集来实际操作一下,哪怕是最基础的查询、提取等。你可以去调用一些公司的数据来进行实际的演练。

  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:

  网上有很多 pandas的教程,主要是一些函数的应用,也都非常简单,如果遇到问题,可以参看 pandas操作的官方文档。

  数据整体分布是怎样的?什么是总体和样本?中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?如何在不同的场景中做假设检验?数据分析方法大多源于统计学的概念,所以统计学的知识也是必不可少的。▲●…△需要掌握的知识点如下:

  有了统计学的基本知识,你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标,其实可以得出很多结论了:比如排名前100的是哪些,平均水平是怎样的,近几年的变化趋势如何……

  你可以使用 Seaborn、matplotlib等(python包)做一些可视化的分析,通过各种可视化统计图,并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后,可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断,以验证结果是否在可接受的范围。

  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:

  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。

  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。

  如果在分析思路和报告撰写过程中遇到困难,你也可以看看专业的行业分析报告。

  学习大数据分析,关键区别不在于男生还是女生,而是个人的能力。 数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因

  其次:业务知识,需要在相关领域有一定的业务积累,才能发挥功效,简单来说,就是工作经验女生零基础学大数据分析可行么

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