数据分析入门有哪些小技巧?

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标签：数据分析数据分析入门技巧

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老师回答

黄老师数据分析师

1.扎实的专业知识基础

从事任何一个行业都需要对行业有着专业的知识。想要做好数据分析需要掌握多方面的知识和技能，主要分软+硬两大实力，软实力包括沟通能力、表达能力、设计能力等。硬实力则是对于数据分析行业的知识储备能力。

2.对于数据分析理论的理解能力

数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等，对于从事数据分析行业的人来说，对于理论的思维理解同样重要，这决定着前进的远近。

3.数据分析工具的熟练掌握

对于数据分析工具的掌握，也就是驾驭工具的能力。至于工具，不论黑猫白猫能解决问题就是好猫，不是说Hadoop就比Oracle强，pyhon就比spss厉害，不同的场景不同的背景对工具的使用也不同。对于数据分析而言，最基础的工具Python、SQL都是必须要掌握的。这决定着后续学习的快慢。

4.敏而好学的心态

行业发展也是存在不断创新的推进，数据分析亦是如此。在遇到问题难以突破时，不仅需要有良好的心态，积极寻找突破点和提高自身的创新力。优秀的数据分析师一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。人生是漫长而持续的过程，不必太计较眼前的得与失，如果方向对，慢点也是快。

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高老师

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1、态度严谨负责

严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有奔着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结的问题。

2、好奇心强烈

好奇心热皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更加强烈，要积极主动地发现挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果是不预期的那样等等，这一系列问题都要在进行分析时提出来，并且通过通过数据分析给自己一个满意的答案。

3、逻辑思维清晰

除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。

通常从事数据分析时所面对的商业问题较为复杂，要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要数据分析师对事实的足够了解，同时也是需要真正理清问题的整体以及局部的结构进而理清结构中相互的逻辑关系。

4、擅长模仿

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速的成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。模仿主要是参考他人优秀的思路和方法，成功的模仿需要领会他人方法的精髓，理解其成分析原理。

5、勇于创新

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿时间不宜太长，每次模仿后都要进行总结，提升可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断创新，才能提高自己的分析水平。

数据挖掘人员工作领域可分为几类?

刘老师数据分析师

(1)数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

(2)数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

(3)科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

数据挖掘工程师需要掌握的技能有哪些?

刘老师数据分析师

1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。